2024年6月14日发(作者：)

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　

使用梯度卷积外力场的Ｓｎａｋｅ算法及其医学应用　

周　顿　，盛歆漪　，孙俊　

ＺＨＯＵ　Ｄｉ　，ＳＨＥＮＧ　Ｘｉｎｙｉ　，ＳＵＮ　Ｊｕｎ　

１．江南大学数字媒体学院数字媒体技术系，江苏无锡２１４１２２　

２．江南大学物联网工程学院，江苏无锡２１４１２２　

１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｍｅｄｉａｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｍｅｄｉａ，Ｊｉａｎｇｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ，Ｊｉａｎｇｓｕ　２　１　４　１　２２，Ｃｈｉｎａ　

２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆＴｈｉｎｇｓ，Ｊｉａｎｇｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ，Ｊｉａｎｇｓｕ　２１４１２２，Ｃｈｉｎａ　

ＺＨＯＵ　Ｄｉ，ＳＨＥＮＧ　Ｘｉｎｙｉ，ＳＵＮ　Ｊｕｎ．Ｇｒａｄｉｅｎｔ　ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　ｆｉｅｌｄ　ｆｏｒ　Ｓｎａｋｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｍｅｄｉｃａ１．Ｃｏｍ－　

ｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，４９（６）：２９—３３．　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａ　ｎｅｗ　ｅｘｔｅｒｎａｌ　ｆｏｒｃｅ　ｆｏｒ　Ｓｎａｋｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｃａｌｌｅｄ　Ｇｒａｄｉｅｎｔ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｆｉｅｌｄ（ＧＣＦ）．ＧＣＦ　ｉｓ　

ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｂｙ　ｃｏｎｖｏｌｖｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｄｇｅ　ｍａｐ　ｇｅｎｅｒａｔｅｄ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｕｓｅｒ—ｄｅｆｉｎｅｄ　ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　ｋｅｒｎｅｌ，ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ａｉｍ　ｔｏ　ｏｖｅｒ—　

ｃｏｍｅ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｓｎａｋｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ａｎｄ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ　ｗｉｔｈ　ＧＣＦ　ａｒｅ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｔｏ　ｓｈｏｗ　ｔｈｅ　

ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ｏｆ　ｔｈｉｓ　ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ｓｕｐｅｒｉｏｒ　ｎｏｉｓｅ　ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｒｅｄｕｃｅｄ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　ｃｏｓｔ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔａｉｌｏｒｉｎｇ　

ｔｈｅ　ｆｏｒｃｅ　ｆｉｅｌｄ．Ｗｈｅｎ　ｔｈｉｓ　ＧＣＦ　Ｓｎａｋｅ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ＣＴ　ｌｕｎｇ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｍｅｅｔ　ｔｈｅ　ｃｌｉｎｉｃａｌ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｓｎａｋｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｎｏｉｓｅ；ｅｘｔｅｍａ１　ｆｏｒｃｅ　ｆｉｅｌｄ；ｇｒａｄｉｅｎｔ　ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　

摘要：针对经典Ｓｎａｋｅ算法以及ＧＶＦ　Ｓｎａｋｅ算法容易受到图像噪声点的干扰而无法正确逼近目标物体边界的问题，提出　

了一种新的Ｓｎａｋｅ外力场——通过边缘映射图的卷积方式扩展形成的梯度卷积外力场ＧＣＦ。实验证明，基于这种ＧＣＦ外　

力场的Ｓｎａｋｅ算法在图像包含大量噪声的情况下，既能保留边缘信息又排除掉噪声带来的不良影响，正确收敛到目标物体的　

真实边界上，而且在深凹部位的收敛速度远远快于ＧＶＦ　Ｓｎａｋｅ。将该算法应用于ＣＴ肺实质分割中，符合・临床精确度要求。　

关键词：Ｓｎａｋｅ算法；噪声；外力场；梯度卷积　

文献标志码：Ａ　中图分类号：ＴＰ３９１．４１　ｄｏｉ：１０．３７７８￣．ｉｓｓｎ．１００２．８３３１．１２０８—０２７０　

１　引言　

在肺部疾病的计算机辅助诊断治疗中，肺实质的分割　

是其中的关键环节ｕ。　，直接决定了后续肺结节检测和肺功　

能评估的准确性。常见的肺实质分割方法包括：阈值法　、　

分水岭　、模式分类法　以及水平集　等。在所有这些方法　

中，阈值法最简单快速，但却无法有效去除气管和支气管，　

更不能分割附在肺实质边缘的结节区域；而模式分类法则　

需要基于大量的样本数据训练，而且需要提取多个特征　

点，算法耗时较长，无法满足临床应用中关于实时性的要　

求。因此在实际应用中仍以各类半自动分割算法为主　

本文分析了经典Ｓｎａｋｅ算法与最流行的Ｓｎａｋｅ改进算　

法——ＧｖＦ　Ｓｎａｋｅ各自的不足之处，针对它们无法进入深　

凹型区域，以及对噪声点过分敏感的问题，提出了一种新　

型的基于梯度卷积的外力场ＧＣＦ。实验证明，基于新外力　

场ＧＣＦ的Ｓｎａｋｅ算法不仅能提高逼近目标物体真实边界的　

效率，而且能有效防止噪声点的干扰。应用于ＣＴ肺实质　

分割中能避免逼近过程中的Ｓｎａｋｅ曲线被气管、结节等组　

织所吸引，有效完成肺实质分割任务。　

２经典Ｓｎａｋｅ算法和ＧＶＦ　Ｓｎａｋｅ算法　

流。Ｓｎａｋｅ算法作为一种典型的半自动分割方法，其在医　

学中的巨大潜力体现在它能自动发掘图像数据固有的组　

２．１经典Ｓｎａｋｅ算法模型　

经典Ｓｎａｋｅ算法于１９８７年由Ｋａｓｓ等人提出，其模型是　

一

织器官位置、大小、形状等先验知识，并且以交互的方式引　

导分割等操作的完成。　

条参数化曲线㈣：Ｑ＝［０，１］　Ｒ　，　（　）＝（ｘ（　），　（　）），　

其中（ｘ（　），＿ｙ（　））表示每个控制点的坐标位置，Ｓ是以傅里叶　

基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ．６０７０３１０６，Ｎｏ．６０４７４０３０）；国家高技术研究发展计划（８６３）（Ｎｏ．２００８ＡＡ０２Ｚ２１）。　

作者简介：周崾（１９８３一），女，博士，副教授，主要研究领域为人工智能，图形图像处理；盛歆漪（１９７５一），女，博士生，讲师，主要研究领域　

为智能控制；孙俊（１９７１一），男，博士，副教授。Ｅ．ｍａｉｌ：ｚｈｏｕｄｉｐｒｉｖａｔｅ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｒｎ　

收稿日期：２０１２．０８．２２　修回日期：２０１２．１１—０２　文章编号：１００２—８３３１（２０１３）０６—００２９—０５　

ＣＮＫＩ出版日期：２０１２－１２—１９　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２１２７．ＴＰ．２０１２１２１９．０９５７．００４．ｈｔｍｌ