CAJ | 학술논문

传统的瞳孔直径测量是通过医生手工标定,对于眼外伤和丧失意识的患者测量不方便.针对瞳孔直径测量的人工交互量大且测量鲁棒性不强的问题,采用图割算法分割瞳孔超声图像并测量瞳孔直径.对传统图割算法进行两个方面的改进,采用自适应阈值的区域生长代替人为种子点选取,在保证分割效果的基础上减少了图割的交互量;在能量函数的数据项部分增加图像的梯度信息,减少了原始算法分割结果中出现的小区域,增强了对弱边缘的分割.最后,对采集到的超声瞳孔图像进行自动分割、自动测量瞳孔直径,可以得到患者瞳孔的直径动态变化,给临床诊断提供依据.为了验证算法的有效性,对10位患者的动态瞳孔超声图像进行基于改进图割的瞳孔直径测量,并与医生的手动测量结果对比.结果表明,本方法的结果与医生手动测量结果的绝对误差小于0.2 mm,相关系数不小于0.83.通过改进图割算法,改善了分割效果,实现了超声瞳孔动态图像的自动直径测量,并可有效代替瞳孔直径的人工测量,减少人工交互量.
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