利用主动轮廓分割先验提升光声层析成像的视觉质量

生物医学图像分割对于研究和表征解剖结构、检测和评估病理组织至关重要。进一步研究表明，通过考虑成像区域中激励场与组织特性的异质性，分割可增强许多层析成像模态的重建性能。这在光声层析成像中尤为相关，因为若未恰当考虑光学与声学组织特性的不连续性，可能导致成像性能下降。光声图像的有效分割常受大体解剖结构相对较低的固有对比度阻碍，而一些常用层析成像配置有限的角覆盖进一步损害了分割。在此，我们分析了主动轮廓模型在截面光声层析成像边界分割中的性能。分割掩模被用于构建成像组织声学与光学参数的双室模型，随后用于提高图像重建程序的精度。所提分割与建模方法的性能在组织仿体和小动物成像实验中得到展示。