一种新的肝脏CTA图像肋骨和脊椎骨分割方法

肋骨和脊椎骨的分割是从肝脏CTA图像中准确分离肝脏的重要预处理步骤。常规闽值分割方法在移除肋骨和脊椎骨的同时也可能移除对比度高的肝脏脉管或其他组织。针对这一问题,提出一种结合形态学操作和解剖学的肋骨和脊椎骨镜面分割法。首先进行一系列数学形态学操作,构造两条特征边界线及其中央对称线,然后镜像对称线左边部分,最终利用解剖学知识实现肋骨和脊椎骨的分割。50组分割实验表明新方法可以适应不同分割复杂度,高效准确地将肋骨和脊椎骨分割出来。     

C#快速分割阈值灰度图像

本文基于阂值法对灰度图像实现分割进行了论述.首先介绍图像分割基本概念,然后讲述灰度图像直方图阈值分割方法,最后通过C#可行的程序实现灰度图像阈值分割,稳定、准确地实现了灰度图像阈值分割.     

人工蜂群算法在图像分割中的应用研究

为快速准确地分割图像,将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、灰度形态学和二维Otsu法相结合,提出了一种图像分割新方法。该方法对待分割的图像进行灰度形态学中的闭操作预处理,以抑制图像噪声,把图像阈值看成人工蜂群算法中的蜜蜂,利用二维Otsu法设计人工蜂群算法的适应度函数;通过采蜜蜂、侦察蜂和观察蜂的分工协作和信息共享,逐代逼近最佳阈值。实验结果显示,该方法在分割红外图像和SAR图像时,分离出来的目标更加适合后序的分析和处理。     

一种新的多区域肝脏CT图像分割方法

肝脏CT图像分割是肝脏计算机辅助诊断系统中最关键的部分,也是医学图像分割中的一个难点.已有的算法一般只能分割出多区域肝脏CT图像中某一区域,针对这一问题,提出了一种新的多区域肝脏CT图像分割方法.首先利用自动双阈值方法进行初步分割,然后利用图像的灰度信息及相邻肝脏CT图像的面积、形状变化比较小等信息来进行多区域肝脏CT图像分割.通过仿真实验,证明该方法能够准确、快速的对多区域肝脏CT图像进行自动分割.     

自适应法分割指纹图像

本文提出一种自适应指纹图像分割方法.利用指纹图像脊线和谷线的灰度值频数、纹线的方向性以及脊谷线灰度值的对比度,自适应地选择分割方法.适用于各种质量的指纹图像,阈值可以根据图像自适应地选择,避免了人为选择阈值的困难.实验结果表明,该方法分割准确,具有实际的适应性,错误分割率较低.     

暗环境中规则障碍物检测方法研究

文章针对暗环境中激光探测障碍物的准确定位问题,根据图像灰度特征提出一种灰度直方图统计阈值适应算法.首先对投射激光的图像做灰度直方图统计绘制,通过对直方图进行平滑和多项式拟合求导,筛选最大值对应的灰度;然后将最大值灰度与次最大值灰度的差值作为二值化阈值,次最大值灰度需满足小于最大值条件,得到二值化后的图像;最后通过对二值化图像进行形态学操作和轮廓检测与阈值筛选.通过实验表明该方法能够检测出激光投射下不同位置和不同大小的规则形状的障碍物的位置并测出其高度与距离.     

分形理论在肝脏CT影像分割中的应用研究

针对肝脏CT影像的特点,提出了基于分形理论的分割算法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行分割处理较传统方法有较大改进,且该方法计算的肝脏边缘分维数也为今后评价肝脏是否发生病变提供参考数据。     

肺实质CT图像分割方法

针对肺部CT图像中因各组织灰度不均匀、结构复杂等因素造成双肺边界难以准确分割的问题,提出一种多阈值和基于投影的标记控制分水岭分割方法。运用多阈值法对图像进行粗分割,结合形态学开运算去除图像中残余的气管与主支气管;对于左右肺区未完全分离的情况,采用基于投影的标记控制分水岭分割方法进行分离;利用形态学开闭运算对粗分割结果进行细化。实验结果表明,该方法能够对肺实质进行较准确的分割。     

傅里叶谱和矩不变法结合的图像阈值分割

针对矩不变法图像分割算法中存在的问题,提出了一种基于傅里叶谱和矩不变法相结合的图像分割方法。首先依据矩不变原理计算待分割图像的累计灰度分布函数值获取初始阈值,然后对图像直方图进行傅里叶变换,并得到傅里叶谱系数,最后利用该系数和累计灰度分布函数值对初始阈值进行调整,由于傅里叶谱能很好地“匹配”矩不变法获取的阈值,从而能自动调整初始阈值,使分割效果达到最佳。分割实验结果表明,该方法不仅运算速度快,而且有较好的分割效果和普适性。     

消除局部极值的多尺度形态学肝脏肿瘤CT图像分割方法

针对肝脏CT图像中因灰度不均、边缘模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种消除局部极值的多尺度形态学分割方法。首先利用面积算子对图像进行预处理,在平滑图像的同时,保持目标区域的边缘信息;其次融合梯度图像中不同极值的邻域统计信息和形态属性(深度和尺度)区分极值,通过设定不同大小的结构元素,对不同极值采用多尺度结构元素进行闭运算,在消除伪局部极值的同时实现图像的自适应修正;最后利用分水岭变换分割肝脏肿瘤。实验结果表明,该方法能够在保持图像边缘的同时,有效减轻过分割现象,实现肝脏肿瘤的准确分割。     

一种基于区域灰度值的路径探测细胞分割方法

目前国内外很多研究人员提出各种各样的细胞分割方法,但是由于医学图像的复杂性,不同图像之间差异巨大,没有一种方法是通用的,只能具体情况具体分析。针对医学彗星图像中,两个彗星细胞粘连的情况,提出一种基于区域灰度值的路径探测方法,对粘连细胞进行分割。实验结果表明,该方法可以取得较理想的分割效果。     

一种基于区域灰度值的路径探测细胞分割方法

目前国内外很多研究人员提出各种各样的细胞分割方法,但是由于医学图像的复杂性．不同图像之间差异巨大,没有一种方法是通用的,只能具体情况具体分析。针对医学彗星图像中,两个彗星细胞粘连的情况,提出一种基于区域灰度值的路径探测方法．对粘连细胞进行分割。实验结果表明,该方法可以取得较理想的分割效果。     

肺部影像解剖结构分割数据集及应用

目的 从影像中快速精准地分割出肺部解剖结构可以清晰直观地分辨各解剖结构间的关系,提供有效、客观的辅助诊断信息,大大提高医生的阅片效率并降低医生的工作量。随着影像分割算法的发展,越来越多的方法应用于分割肺部影像中感兴趣的解剖结构区域,但目前尚缺乏包含多种肺部精细解剖结构的影像数据集。本文创建了一个带标签的肺部CT/CTA （computer tomography/computer tomography angiography）影像数据集,以促进肺部解剖结构分割算法的发展。方法 该数据集共标记了67组肺部CT/CTA影像,包括CT影像24组、CTA影像43组,共计切片图像26 157幅。每组CT/CTA有4个不同的目标区域类别,标记对应支气管、肺实质、肺叶、肺动脉和肺静脉。结果 本文利用该数据集,用于肺部CT解剖结构分割医学影像挑战赛——2020年第四届国际图像计算与数字医学研讨会,该挑战赛提供了一个肺血管、支气管和肺实质的评估平台,通过Dice系数、过分割率、欠分割率、医学和算法行业专家对分割和3维重建效果进行了评估,目的是比较各种算法分割肺部解剖结构的性能。结论 本文详细描述了包括支气管、肺实质、肺叶、肺动脉和肺静脉等解剖结构标签的肺部影像数据集和应用结果,为相关研究人员利用本数据集进行更深入的研究提供参考。     

基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。     

基于骨架树的荧光共焦图像神经树突棘自动分割与检测方法*

提出一个荧光共焦图像中神经树突棘自动分割与检测方法。该方法采用新的自适应区域生长法对神经树突棘目标进行预分割,基于种子点的路径规划算法,以计算给定点到目标点的最短路径来获取初始主骨架;通过建立最小生成树描述模型对骨架进行修剪,利用种子点间的矢量角度变化及顶点距离值对突棘进行检测提取。实验结果表明,该方法能很好地提取树突骨架,并取得了较好的突棘检测效果。     

结合改进的U-Net和Morphsnakes的肝脏分割

目的 精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,但由于肝脏解剖学的复杂性、邻近器官的低对比度和病态等原因,使得肝脏分割在医学图像处理领域仍然是具有挑战性的任务。针对腹部图像器官边界模糊及传统U-Net模型实现端到端的分割时精确度不高等问题,设计了一种基于改进的U-Net （IU-Net）和Morphsnakes算法的增强CT图像肝脏分割方法。方法 首先根据CT图像头文件信息对原始数据进行预处理并构建数据集,然后使用构建好的数据集训练IU-Net,训练过程中使用自定义的Dice层评测图像分割结果的准确率,最后通过OpenCV和Morphsnakes对初始分割结果进行精细分割,最终实现增强CT图像中肝脏的精确分割。结果 实验数据包括200组增强CT,160组用于训练,40组用于测试。本文算法分割准确率达到了94.8%,与U-Net、FCN-8s模型相比,具有更好的分割效果。结论 本文算法可以准确分割增强CT图像中各种形状的肝脏,能够为临床诊断提供可靠依据。     

一种基于纹理特征融合的SAR图像分割方法

在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度信息,也利用了像素的空间位置信息,削弱了斑点噪声对分割的影响。实验表明对于一些高分辨SAR图像,该方法与单纯基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,分割精度得以提高。     

归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法

当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法.该方法先采用多尺度梯度乘变换规范化输入图像,获得具有单峰长拖尾灰度分布的规范图像;然后对不同阈值对应的二值图像进行轮廓提取,获得不同的轮廓图像;最后计算规范图像和不同轮廓图像之间的归一化互信息量,并以最大值对应的阈值作为最终阈值.在具有不同灰度分布模式的9幅合成图像和59幅真实世界图像上,将提出的方法和1种人工阈值方法及4种自动阈值方法进行了比较.实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不优于4个自动方法,但在分割的适应性和精确度方面优势明显:对前述不同灰度分布情形,其所选阈值与最优阈值之差都在9个灰度级内.     

基于HC-CFCN模型的肝脏CT图像分割

在计算机断层扫描(CT)图像中肝脏与相邻器官灰度值近似,且不同患者的肝脏轮廓存在差异性,导致肝脏CT图像的精确分割成为医学图像处理中的难题之一。为实现肝脏CT图像的自动分割,构建一种层间上下文级联式的全卷积神经网络模型HC-CFCN。利用第1级网络实现肝脏轮廓的粗略分割,并将其分割结果与原始CT图像、肝脏能量图共同作为第2级网络的输入,优化分割结果。在LiTS数据集上的实验结果表明,与U-Net、FCN+3DCRF和V-Net模型相比,HC-CFCN模型的分割精度较高。