研究目的
设计一种基于变分水平集公式并结合监督学习的新颖分割方法，用于分割皮肤镜图像中的病变区域。
研究成果
该方法通过将监督学习要素融入变分水平集公式，在分割皮肤镜图像方面优于其他最先进方法，从而获得更精确的分割结果。
研究不足
该方法对初始轮廓选择的敏感性以及对边缘指示函数的依赖性，后者可能在病灶边界较弱时表现不佳。
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[IEEE 2018年第20届国际电子健康网络、应用与服务会议(Healthcom) - 奥斯特拉瓦(2018.9.17-2018.9.20)] 2018年IEEE第20届国际电子健康网络、应用与服务会议(Healthcom) - 用于皮肤镜图像分割的监督水平集方法
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[IEEE 2018年第20届国际电子健康网络、应用与服务会议(Healthcom) - 奥斯特拉瓦(2018.9.17-2018.9.20)] 2018年IEEE第20届国际电子健康网络、应用与服务会议(Healthcom) - 用于皮肤镜图像分割的监督水平集方法
DOI：10.1109/HealthCom.2018.8531083
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出一种用于皮肤镜图像病变分割的新方法。该方法采用变分水平集公式，结合基于监督学习的新型面积项，从而实现对代价函数的全局优化，有望获得鲁棒的图像分割效果。该面积项利用从训练图像集中学习的高斯混合模型，通过演化活动轮廓使病变与皮肤区域中学习模型与演化曲线所得经验分布之间的差异最小化。最终，我们在公开的PH2皮肤镜图像数据集上验证了该方法，结果表明所提方法优于本文考虑的其他先进方法。
作者：
Muntaha Sakeena，Rubata Riasat，Ali Hassan，Farhan Riaz
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