在頭頸部腫瘤CT圖像中,針對腫瘤準確定位和體積的定量測量問題,提出一種基于增強梯度的水平集分割算法。通過向邊緣檢測函數引入邊界梯度信息,調整水平集模型對腫瘤不同強度邊界的敏感度,獲得準確的分割結果,利用分割結果和圖像信息計算腫瘤體積。在圖像批量分割中,基于增強梯度的水平集算法不僅能減少人為干預,還能提高對特定目標的分割準確度。腫瘤體積的計算結果與臨床醫生手動分割金標準相比也較為接近。本文算法能有效實現頭頸部腫瘤的準確分割和體積測量,為計算機輔助診斷提供有效信息。
