结合统计模型和曲线演化的左心室MRI图像分割

提出结合区域统计模型和图像梯度信息的MRI图像分割算法.由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象.基于图像梯度构造停止项的水平集方法难以分割此类图像.本文提出两阶段图像分割算法.首先结合先验知识和直方图,确定图像中像素的类别总数.用极大似然估计原理求出每一类的先验概率和概率分布参数,根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数,通过曲线演化获取ROI的粗边界.然后再使用图像梯度构造速度函数对边界进行细化.实验结果表明,本文算法能够有效分割心脏MRI图像.     

结合均值聚类的窄带水平集曲线演化

水平集方法是目前常用的一种图像分割方法,但它在构造速度函数时仅使用了图像的梯度信息,对于MRI这类含有强噪音、弱边界等现象的图像很难取得理想的分割结果.针对这一问题,将图像的区域信息和梯度信息相结合,构造新的基于K-均值聚类的水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像.对左心室MR图像的分割实验表明该方法具有良好的分割效果.     

基于水平集的医学图像快速分割方法

针对高噪声、低对比度的医学图像难以快速准确分割的问题,结合基于像素的传统方法和基于水平集的活动轮廓模型,提出了一种混合的医学图像分割新技术.首先依据待分割对象的先验知识交互选取感兴趣区域.然后由传统的方法和基于水平集的C-V模型结合实现感兴趣区域图像的预分割.预分割的结果直接作为窄带变分水平集模型的初始轮廓,演化曲线在很短的时间内准确收敛到待分割物体的边缘.     

基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割

提出了一种全自动分割带标记线左心室核磁共振图像的方法.它主要由两部分组成:先采用支持向量机(SVM)进行左心室定位,从而给出初始轮廓线;然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.该方法改进了窄带生成方法,减少了窄带生成时间.针对带标记线左心室核磁共振图像的成像特点,引入了块像素变差和灰度相似性的思想对水平集方法的速度项进行了改进.实验结果表明,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割.     

基于演化曲线自适应的图像分割模型的研究

利用图像梯度和几何曲率等信息可以准确定位分割图像的边缘。基于此,在对图像分割典型变分模型有效性及所存在问题分析和讨论的基础上,提出了一种演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型。模型通过调整演化曲线长度项和面积项的权重函数,使演化曲线能够根据图像当前的状态自适应地调整演化幅度和方向,不仅提高了图像分割的准确度,还大大缩减了图像分割时间;模型在利用图像局部区域信息的同时,也利用全局化的正则函数来兼顾模型能量泛函的全局性,使模型有了对异质区域边界的捕捉能力。经试验验证,文章所提出的新模型有效可靠。     

基于水平集人机交互模型的医学图像分割

医学图像中要分割的对象常比较复杂,通常的图像自动分割方法很难得到理想的结果.本文在曲线演化图像分割方法的基础上,提出了一种基于水平集方法的人机交互模型.该模型不仅继承了水平集方法对拓扑变化的自适应性,而且还有良好的人机交互性能.在分割过程中,医生只要在图像的适当位置上加入少许几个标记点,本方法就可以在医生的监督指导下对复杂的对象进行准确的分割.实验表明,本文的交互模型具有良好的实用性.     

基于双水平集的图像分割模型

针对水平集模型对于具有细长拓扑部分的目标和弱边界目标进行分割时存在的问题,提出了双水平集方法.在新的方法中通过两条水平集之间的相互吸引来加速解的收敛,同时提出了一种快速有符号距离函数生成方法,提高了计算效率.传统的水平集通常利用图像边界信息来构造速度函数进行求解,但在待分割目标具有很强噪音或具有弱边界时往往得不到真实解,对此,提出了一种新的基于区域信息的速度构造方法.将双水平集模型应用到合成图像与左心室MR图像的分割实验,结果表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率.     

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

结合水平集方法和形状约束Snake模型的左心室MRI图像分割

提出结合水平集方法和形状约束Snake模型的左心室MRI图像分割算法.由于左心室存在弱边缘、与周围的组织之间存在低对比度区域,Snake模型分割左心室MRI图像时,将会出现变形曲线泄漏现象.通过对训练图像的配准、变化模式的分析,定义左心室的边界形状变化允许空间.根据心脏MRI图像的特点,使用水平集方法在平均形状周围构造形状约束能量场.在Snake模型中增加形状约束能量项后,能够有效处理变形曲线的泄漏问题.通过将演化曲线投影到形状允许空间,对其施加形状约束.心脏MRI图像的分割实验证明了模型的有效性.     

MRI图像的基于窄带的递进多分区C-V分割方法

提出了递进的基于窄带的多分区C-V方法,并对多幅医学脑部MRI图像进行了分割实验。由于该递进方法分为多个阶段,每阶段只需一个水平集函数,并且在每一阶段应用窄带区域,即只处理窄带区域中的点,从而使计算量大大减少。实验结果证明本算法是有效的,在提高计算速度的同时,可大大改进复杂几何结构的分割效果。     

基于Level Set方法的曲线演化

Level Set方法是一种描述曲线以曲率相关的速度演化的有力工具,最近几年在医学图像处理、自然现象的模拟以及计算机视觉等领域得到了广泛的应用.其中,曲线演化后的平滑算法和轮廓跟踪方法是Level Set方法实际应用中的两个关键算法.给出了一种平滑Level Set距离函数的简单方法.该方法只采用内插值的方式,消除平面上的全部孤立点以及部分可能产生歧义的点,在允许存在部分冗余点的情况下,利用曲线轮廓跟踪算法,得到平面上所有曲线的轮廓.经过实验验证,该方法简单、高效,适应范围广.     

基于窄带的自适应Level Set方法

Level Set模型将运动界面表示为高维场函数的零等值面,自然而鲁棒地解决了界面演化中拓扑结构改变的问题,但计算效率不高.文中提出了基于窄带的自适应Level Set方法.自适应方法首先构建粗网格满足界面演化的整体需求,同时估算粗网格点的曲率值,使用快速扩散法聚类高曲率点,通过主元分析估算点集朝向,构建细网格捕捉演化中的细节区域.粗、细网格均为独立的计算单元,定义为存储网格中的有向包围盒.这种数据结构可以有效避免频繁的坐标变换和插值操作,同时保证了数值解的精度.实验结果与误差分析表明,自适应方法能有效减少计算量,达到更好的界面跟踪效果.     

基于窄带M-S模型的猪序列切片图像的交互式分割

提出了一种基于窄带M-S模型的图像交互式分割方法,解决了简化M-S的C-V方法针对图像全局,迭代速度慢和不能直接利用窄带法的问题;通过交互标记点和样条插值在目标附近建立初始曲线,以此曲线作为零水平集曲线,建立窄带,克服了窄带法局部求解的不足;实验表明,该方法大大提高了分割速度和精度,将此方法用于猪序列切片图像的分割,取得了较好的效果.     

基于各向异性扩散活动轮廓模型的左心室MRI分割

结合各向异性扩散算法与梯度矢量流活动轮廓模型,提出了基于各向异性扩散活动轮廓模型并应用于心脏核磁共振图像分割;模型采用各向异性扩散方程构造活动轮廓模型的外部能量函数,得到边界更加清晰的分段平滑图像,运用梯度矢量流将边缘图梯度散射到平坦区域,可以有效抑制噪声,同时保持了目标边界;对左心室核磁共振图像的分割实验表明,该模型可以克服噪声和伪影的干扰,与原梯度矢量流模型相比具有更高的精确性和可靠性,有利于实现自动分割.     

基于改进快速活动轮廓模型的左心室核磁共振图像分割

提出了改进的基于贪婪优化算法的快速活动轮廓模型,原算法加快了求解最优能量曲线的速度,但初始轮廓线必须给定在图像特征的附近。通过在优化的目标函数中增加面积能量项,扩大了算法捕获图像特征的范围,在对贪婪优化算法分析的基础上,给出了局部面积能量项的构造和使用方法,进而简化了优化的目标函数．实验结果表明,该算法具有快速、能在更大的范围内捕获图像的特征、较好地处理图像中凹陷区域的能力,是一种有效的分割左心室MRI图像的算法。     

基于感兴趣窄带区域的同步分割与配准方法及在IGRT中的应用

医学图像分割与配准是图像引导放疗(Image guided radiation therapy, IGRT)系统中的关键技术. 为提高基于CBCT (Cone beam CT)的IGRT系统实施胸腹部肿瘤放疗的实时性与自适应性, 特别是实现重要危及器官肝脏区域照射剂量的合理控制, 本文提出一种基于感兴趣窄带区域的同步分割与配准方法, 目标是实现放疗计划系统中计划CT和CBCT图像目标区域的分割与配准. 通过构建感兴趣窄带模型, 并且与活动轮廓模型相结合实现初始分割, 然后与基于光流场(Optical flow field, OFF)的形变配准方法进行循环迭代, 从而构造ASOR分割与配准同步模型(Active contour segmentation and optical flow registration synchronously, ASOR). 在方法实施时, 首先利用非线性扩散模型和窄带活动轮廓模型在CT图像中提取肝脏空间初始位置信息, 为同步模型提供合理的肝脏初始轮廓. 然后将该轮廓及相应窄带区域经仿射变换映射到CBCT图像, 进而结合构造的ASOR同步模型, 用光流场确定活动轮廓水平集的运动情况, 使分割与配准在同一个演化过程中完成迭代. 实验结果和临床应用表明, 本文提出的方法应用于基于CBCT的IGRT系统时, 可实现肝脏组织的自动分割与放疗剂量分布的快速计算. 同时, 我们将同步过程中获得的形变域用于实现肝脏与肿瘤靶区等剂量线从计划CT到CBCT的自适应转移, 进行自适应放疗效果的临床测评.     

一种新的窄带快速区域水平集C-V模型图像分割方法

Chan-Vese提出了区域水平集图像分割C-V模型,该模型随着水平集函数的演化,演化曲线能自然地改变其拓扑结构,因而在很多研究领域有着广泛的应用,特别是在图像分割、目标跟踪领域取得了显著的效果。基于区域的水平集函数比基于梯度的水平集函数在抗噪声方面也表现得更优秀,但是其演化水平集函数也更复杂,主要缺点是演化速度特别慢,限制了在大型高分辫率图像分割中的应用。针对此问题,提出了一种窄带快速区域水平集C-V模型,即先利用GV水平集在低分辨率的图像上检测出大致的边缘,然后映射到高分辨率的图像上,在其边缘的一个窄带内检测更为精确的边缘,其检测速度有了很大的提高。采用高分辫率的大型合成孔径雷达(SAR)遥感图像进行的实验证明了该方法能够快速而有效地提取出海岸线,满足工程中的实际应用。     

一种改进的Snake模型与MRI图像分割

Snake模型分割图像时要求初始轮廓线位于图像特征附近,且难以处理深度凹陷区域。该文在快速Snake模型的目标函数中增加局部面积能量项,扩大了算法捕获图像特征的范围;以边缘增强后的BPV图像的梯度为参数,计算梯度向量流场以代替MRI图像的梯度,提高了算法处理弱边界和凹陷区域边界的能力,优化算法的时间复杂度仍然为O(nm)。实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室MRI图像。