SIFT and Population Statistics Based Segmentation of CT Prostate Image
利用SIFT特征和群体统计信息进行CT前列腺图像分割

提出了一种采用活动形状模型的图像自动分割方法，用于对放疗中CT前列腺图像的自动分割。活动形状模型的关键问题包括形状模型与表面模型的构建，本文利用尺度不变局部特征在前列腺图像边界上的特异性，建立了精确的前列腺表面模型。为了更好地描述特定病人前列腺形状变化，本文提出了在线学习训练机制，在当前病人样本数较少的情况下，采用群体统计信息建立形状模型，随当前病人样本数的增加，逐步增加当前病人样本统计信息在对构建形状模型的权重。本文对24个病人的共264套图像进行了实验，结果显示平均Dice相似性系数为90.5%，平均表面距离为1.90mm，表明本文方法有很高精确，264套图像中只有一套图像的Dice相似性系数小于70%，表明本方法有很好的鲁棒性。