目的 探讨三维水平集智能分割(IS3DLS)算法对梅尼埃病患者内耳道磁共振成像(MRI)图像的分割效果.方法 选择68例梅尼埃病患者,采用MRI系统进行内耳检查,对内耳MRI图像分别采取专家手工分割算法、区域生长水平集分割算法、IS3DLS算法进行图像分割处理.①手工分割算法:由专家直接在MRI原始图像上画出感兴趣区(ROI)的边缘,分割目标.②区域生长水平集分割方法:在内耳ROI内设置种子点,调至最优参数,获得最佳区域生长分割结果,去除无关的组织,获得预分割结果作为初始轮廓掩膜,水平集演化分割内耳.③任选28组内耳图像数据,由耳科专家手动分割获得三维内耳体素模型,用3D-Slicer软件获得形状训练样本.另取6组内耳图像数据作为测试样本,建立内耳统计形状模型,计算平均形状模型.对图像进行加权,采用配准技术自动定位和获取内耳ROI,对内耳ROI和平均形状模型进行配准,得到初始轮廓.采用IS3DLS对初始轮廓和特征图像进行分割.以专家手工分割算法为标准,采用马修斯相关系数(MCC)、戴斯相似系数(DSC)、假阳性率(FPR)和假阴性率(FNR)计算IS3DLS算法、区域生长水平集分割算法与专家手工分割算法的相似性和准确性.以真位置(TP)和假位置(FP)进行IS3DLS算法、区域生长水平集分割算法两种分割算法的误差比较,记录IS3DLS和区域生长
作者：滕腾；陀芳；葛洪洲
来源：山东医药 2021 年 61卷 26期
