基于标记控制分水岭和Snake交互的乳腺腺体分割

在乳腺癌放射治疗过程中,乳腺腺体分割的准确与否直接关系到患者的治疗效果,提出了一种从粗到细的乳腺腺体图像分割方法。首先利用形态学重构滤波器去除图像中的细小毛刺和不规则边缘,避免产生新边界和边界偏移;然后通过面积标记乳腺腺体,采用强制最小技术修正梯度图像并进行分水岭变换,实现乳腺腺体的粗分割;通过在分水岭脊线上人工选择种子点形成的曲线作为Snake模型的初始轮廓来动态逼近目标的真实边缘,实现乳腺腺体的细分割。实验结果表明,该方法对乳腺腺体的分割具有较高的准确性。     

基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割。实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割。