基于支持向量机的并行CT图像分割方法

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1、第18卷第3期哈尔滨理工大学学报Vol.18No.32013年6月JOURNALOFHARBINUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYJun．2013基于支持向量机的并行CT图像分割方法孙永倩，王培东(哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨150080)摘要:提出了一种基于区域增长和支持向量机的自动并行CT图像分割方法．传统的种子生长方法速度较快，但难于自动获得种子点;而单纯的支持向量机分割准确，但速度较慢．为了解决上述问题，本文将两种方法相结合:首先，训练支持向量机用于分类;然后用支持向量机判断种子点并使用曲率流滤波器进行降噪以光滑图像

2、边缘;最后使用阈值区域生长进行分割．在基于Torque的并行环境下进行的实验证明了本方法的分割效果和速度都优于传统方法．关键词:支持向量机;区域增长;CT图像;并行分割中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1007－2683(2013)03－0042－05ParallelSegmentationApproachoftheCTImageBasedonSVMSUNYong-qian，WANGPei-dong(SchoolofComputeScienceandTechnology，HarbinUniversityofScienceandTechnology，Harbin1

3、50080，China)Abstract:Inthispaper，anewparallelsegmentationapproachusingregionalgrowthwithsupportvectorma-chineisproposed．Theconventionalregionalgrowthisadifficultytodeterminethefeedpointsautomatically，andasolosupportvectormachineisresultfulinsegmentation，butthespeedisslow．Inordertosolvethes

4、eproblems，animagesegmentationmethodcombiningsupportvectormachinewithregionalgrowthwasproposed．Firstly，trainingthesupportvectormachineclassification;thenthetrainedclassificationisusedtosearchseedpoints，andacurva-tureflowfilterisusedtoreducethenoiseandgetaresultwithsharpandsmoothingboundarie

5、s．Finally，regionalgrowingwithasimplebutefficientthresholdmethodisused．Theexperimentisperformedonaparallelenvironmentbasedontorque．Itsresultshowsthatthealgorithmisfeasibleandworkbetterandmorefasterthanconventionalal-gorithm．Keywords:supportvectormachine;regionalgrowth;CTImage;parallelsegmen

6、tation分析中也起着极其重要的作用．就本质而言，因为医0引言学图像的不确定因素较多，如灰度，纹理和区域边界［2］等，医学影像是模糊的．此外，针对不同的病理特医学图像将图像中感兴趣的部分与其它区域分征和扫描方法，分割的效率和速度通常需要进行仔［1］离，是医学图像处理中的关键技术．图像分割技细权衡．由于这些医疗用图像的特殊性，不存在一个术的发展不仅在医学图像处理—如影像配准、可视普适的理论和方法可以用来作为一个完美的方案以化、三维重建中得到大量应用，而且在生物医学图像解决医疗用图像分割问题．收稿日期:2013－04－07基金项目:国家自然科学基金(61103149)作者简介

7、:孙永倩(1979—)，女，助理研究员，硕士，E-mailsunyongqian2003@163．com;王培东(1952—)，男，教授，硕士生导师．第3期孙永倩等:基于支持向量机的并行CT图像分割方法43l区域增长是一种图像分割技术，它在一些已知T={(x1，y1)，…，(xl，yl))}∈(X×Y)n的像素点开始生长，并延伸到所有在灰度级、颜色、其中xi∈X=R纹理或其他特征相似的相邻的像素以形成一个完整yi∈Y=(1，－1)，i=1，…，l的区域．易于实施和运行速度快是它的优势，而需要如果线性方程为w·x+b