《表2 案例2分割结果对比》

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《一种双水平集模型分割左心室膜的方法》

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其次，为验证本文算法具有良好的分割效果，分割MRI图像时，加入了基于边缘分割的RSF模型方法和基于区域的CV模型方法作对比。RSF模型方法分割边缘时，模糊边缘约束条件较弱，出现边缘过分割现象；CV模型方法分割模糊区域时，出现多个拓扑结构，边缘发生泄露。由图8直接从视觉角度就能看出RSF、CV、Snake、DRLSE模型方法分割左心室外膜时，图像像素间对比度明显，区域效果良好，但在心室膜没有明确界定处，分割所得边缘正则性差，甚至在弱边缘处出现边缘泄露现象。对比图8（f）本文算法分割的左心室外膜结果，本文算法由于引入AGVF，在边缘凹陷区域也能进行充分分割，新双阱势函数NDWP的提出，使距离正则项能够更好地约束边缘正则性，得到符合临床定义的平滑类圆形轮廓；比较表2多种模型方法分割左心室得到的dice数据，发现本文方法分割左心室内外膜dice高至0.956 5，得到了高精度的左心室内外膜轮廓。