《表3 IVUS图像管腔内膜分割效果RDD定量比较 (%)》

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《序列血管内超声图像的管腔内膜自动分割算法》

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从图5、表2和表3中可以看出，与参考文献算法相比，本文方法更逼近评价标准。文献[17]的算法在管腔内膜轮廓比较清晰的情况下能够取得较好的结果，但是边缘一旦模糊，效果不好；文献[4]能够取得相对准确的分割结果，但是轮廓线不够平滑。通过定量比较，可知本文方法有良好地分割结果，与文献[17]相比，本文方法的均方根误差平均减少了0.124，相对差异度上也平均减少了0.51%；与文献[4]相比，本文方法的均方根误差平均减少了0.063，相对差异度上也平均减少了0.16%。实验结果表明，本文方法能够相对准确地得到IVUS图像管腔内膜。