宮頸癌是發(fā)病率位居第二的婦科病,對于貧困地區(qū)的醫(yī)療水平低、條件差,宮頸癌是很難檢測出來的。為了貧困地區(qū)的人得到及時的治療,我們可以運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)通過圖像分割的原理檢測出發(fā)病情況。而肉眼醋酸實驗是宮頸癌篩查的重要手段,使陰道鏡設(shè)備具備自動識別醋白區(qū)域的功能是解決在臨床上缺乏有經(jīng)驗醫(yī)生這一難題的有效方法。針對這一目的,本文提出了一種建立在灰度共生特征矩基礎(chǔ)上的CV（Chan-Vese）模型水平集算法。本文對醋白區(qū)域的分割分為三個部分:（1）為了更好的區(qū)分宮頸區(qū)域與背景區(qū)域,本文首先對原始的宮頸區(qū)域做了預(yù)處理,主要是使用k-means聚類從肉眼醋酸實驗后的原始宮頸圖像中分割出宮頸區(qū)域和使用灰度比值的方法去除反光點。（2）繼而宮頸區(qū)域通過利用窗口函數(shù)對GMCL（Gray-level Co-occurrence Matrix）的各個特征量展現(xiàn)不同特征量的特征圖。通過多次實驗及觀察各個特征圖得到最佳的特征量為合成的灰度共生特征量對宮頸區(qū)域進(jìn)行醋白特征表現(xiàn)最明顯,因此通過特征提取及比值提取獲得待分割的特征圖。（3）最后使用改進(jìn)的CV水平集算法對特征圖進(jìn)行分割并得到醋白區(qū)域。實驗結(jié)果顯示改進(jìn)后的CV水平... 

【文章來源】：南昌航空大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

CIN陽性病人醋酸實驗前后宮頸區(qū)域圖像對比

而灰度值則作為地形的高度值，相應(yīng)的高灰度相應(yīng)為山峰和是山谷[18]。由于水往往是向低處流到低洼處的，則低洼處就流向問題，最終得到一切的水都流向不同的低洼處也就是之間的山脊也就形成了分水嶺。于是，分水嶺分割為一個自算法[19]。圖 1-2所示為傳統(tǒng)的分水嶺示意圖：

宮頸圖片

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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