本文介绍了一种融合主动轮廓模型与贝叶斯方法的胸膜旁肺实质分割算法，应用于医学图像处理。通过预处理、边缘检测、轮廓初始化、概率建模和分割，实现准确的胸膜旁肺实质二值图像。实验结果显示，该算法具有较高的分割准确性。
基于主动轮廓模型和贝叶斯方法的胸膜旁肺实质分割
实现胸膜旁肺实质分割是医学图像处理领域中的一个重要问题。在本文中，我们提出了一种基于主动轮廓模型和贝叶斯方法的胸膜旁肺实质分割算法，并使用matlab代码进行实现。
- 算法的思想与流程
主动轮廓模型是一种基于能量最小化的方法，用于分割医学图像中感兴趣区域。其核心思想是将轮廓看作一条伸缩曲线，通过最小化能量函数来使轮廓向目标边界收缩。在该算法中，轮廓的演化过程由下列控制方程式给出：
∂ϕ∂t=γ(div(∇ϕ∣∇ϕ∣)+F)\dfrac{\partial \phi}{\partial t} = \gamma(div(\dfrac{\nabla \phi}{|\nabla \phi|}) + F)
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