基于水平集的牙齿CT图像分割技术
来源：计算机应用杂志2016年第3期北京时间：
作者：汪葛, 王远军
单位：上海理工大学 医学影像工程研究所, 上海 200093
摘要：牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。
关键词：牙齿锥形束计算机断层扫描图像,图像分割,水平集,能量项,混合模型
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61201067);上海市教委科研创新项目(13YZ069)。
