关于医学图像分割的综述

医学图像分割是医学图像处理中最基本和最重要的技术,其目的是把图像空间分割成一些有意义的区域.医学图像分割技术的发展决定着医学图像处理中其它相关技术的发展.本文在大量阅读国内外近期文献的基础上,对近年来医学图像分割技术的发展进行了分类综述.     

图像分割技术在医学图像处理中的运用研究

医学图像处理要求比较严格,要保证做到精确清晰?随着医学图像数据量的增多,为提高图像处理质量与效率,需要进一步加深对专业处理技术的研究?其中图像分割技术作为图像处理的专业手段之一,以计算机算法为基础,对医学图像进行分割处理,对重点区域进行针对性分析,能够为疾病诊断提供更为可靠的辅助作用?本文结合医学图像处理要求,对图像分...     

医学图像分割概述

在医学研究和实践中,经常需要对人体某种组织和器官的形状、边界、截面面积以及体积进行测量,从而得出该组织病理、或功能方面的重要信息。由于偏移场的存在使核磁共振图像中局部统计特性发生变化,不同生理组织的亮度交叠分布,成为自动化分割的一个主要障碍。医学图像分割算法的研究仍是当前医学图像处理和分析的热点。本文阐述了医学图像分割的目的意义,分析医学图像分割现状,并对目前国内外医学图像分割方法进行了归纳,总结各种不同类型方法的特点。     

基于深度学习的医学图像分割方法研究进展

医学图像处理技术随着深度学习的兴起而飞速发展。基于深度学习的医学图像分割技术成为了分割领域的主流方法,弥补了传统分割方法分割精度不足的缺点,已被应用到一些病理图像的分割任务中。文中对近年来出现的基于深度学习的分割方法进行了介绍和对比,重点综述了U-Net及其改进模型在分割领域的贡献,归纳了常见的医学图像模态、分割算法的评价指标和常用分割数据集,并对医学图像分割技术的未来发展进行了展望。     

医学图像的三维自适应迭代分割算法

医学图像分割是医学图像处理分析领域中的研究重点和难点问题,文中对医学CT图像的三维分割方法进行了深入研究,提出了一种医学CT图像的三维分割框架--三维自适应迭代分割算法(SO3DAISA).试验结果表明,本文的分割方法在很大程度上减少了人工干预、执行效率高、图像分割效果好,并且具有很好的实用性.     

医学图像中典型分割算法的比较分析

通过图像分割算法获取医学图像感兴趣区域是医学图像分析与识别要解决的首要问题及技术难点。在阐述医学图像分割及其研究意义的基础上,总结了医学图像分割中的典型算法。接着,以MR颅脑图像的分割为例,做了基于FCM、C-V、区域生长法的图像分割及对比分析,讨论了医学图像有效分割存在的技术难点。最后,指明了医学图像分割未来的发展趋势。研究成果对深入认识医学图像分割的研究意义、分割算法、分割难点、分割趋势等,推动医学图像分割技术的发展均具有一定意义。     

图像分割技术研究

本文主要介绍了图像分割的两大类方法：基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法及其各自存在的问题和最新进展，同时简单介绍了物理的分割方法和图像分割评价，最后指出了图像分割技术的发展趋势。     

改进型遗传算法在医学图像分割中的应用

医学图像分割是图像分割领域的重要分支,文章研究了基本遗传算法和改进型遗传算法在医学图像分割中的优劣,通过引入两个经典测试函数对两种算法进行了仿真对比,实验结果表明,改进后的算法可以有效地提取感兴趣的图像区域,具有较好的寻优能力。     

基于数学形态学的医学CT图像分割方法研究

提出一种基于形态学分水岭算法的医学CT图像分割方法。针对传统分水岭算法易产生过分割现象的问题,分析产生过分割现象的原因并提出解决方案:首先利用形态学重构算法滤波,然后合并极小值,对梯度图像进行修正,最后对修正的梯度图像进行分水岭变换。仿真结果表明该方法能够抑制过分割现象,得到理想的分割结果。     

基于Unet的多任务医学图像语义分割模型

深度学习网络在医学图像分割领域应用广泛,针对传统语义分割模型只在局部像素点进行考虑,在小目标的医学图像语义分割中检测精度不高。本文提出了基于Unet的双任务图像语义分割模型,对传统的Unet语义分割进行改进,编码阶段采用经过预训练的Resnet34作为框架进行特征提取,设计了SCSE模块对图像特征信息进行修正,从空间和通道两个方向获取图像的全局信息,损失函数采用“分类”和“分割”融合的多任务策略进行学习,对气胸医学图像进行语义分割。为进一步提高网络模型的泛化能力,对数据集图像进行随机水平翻转、垂直翻转等图像增强处理,实验表明该语义分割方法比传统的Unet语义分割方法在分割精度上提高5%以上。     

面向医学图像分割的U型Transformer模型

为了更加准确地根据医学图像进行医学类疾病诊断,可采用U型结构的全卷积神经网络模型对医学图像进行分割,并且可在分割的过程中,引入空间注意力机制和通道注意力机制,分别从空间维度和通道维度提取输入特征图的重要信息和抑制非重要信息。根据该思想,设计了一种基于通道和空间注意力机制的U型Transformer模型（SC U-Transformer）。SC U-Transformer包含编码和解码过程,编码过程使用Swin-Transformer作为编码器,提取上下文特征并实现下采样;解码过程使用包含扩展图像块的对称Swin-Transformer模型,并添加空间注意力模块和通道注意力模块,分别使模型更加关注前景和相关联的特征通道。根据ACDC数据集的实验结果表明,SC U-Transformer能有效提高医学图像分割的准确率。     

基于医学图像分割的半自动ROI提取

针对当前ROI提取方法,提出了一种基于图像分割的半自动ROI提取算法,一方面保证提取出的ROI是有意义的对象,另一方面人为指定因素更小,对ROI提取的智能性有较大提高。在图像分割中提出一种基于改进的分水岭算法的医学图像分割方法,引入了浮点活动图像代替梯度图像进行分水岭变换,使分割结果边缘定位更准确,在分水岭变换之后,提出基于面积和对比度控制的合并小区域准则,可得到更好的分割效果。     

基于数据上采样的医学图像分割研究

医学图像分割领域对图像分割算法的精度和执行速度提出了很高的要求.目前在主流计算机视觉领域,医学图像分割所使用的语义分割网络大多是基于编码-解码结构及其改进算法.解码模块的最后一层通常使用一个双线性上采样结构来恢复特征图的分辨率,这种过于简单的上采样结构可能会导致分割的效果并不理想.基于此,提出了一种基于输入数据的上采样...     

基于空间信息的FCM医学图像高效分割

标准FCM算法仅考虑图像的灰度信息,没有考虑图像的空间信息,所以对噪声比较敏感。考虑到医学图像数据提取中必定包含噪声,因此设计的算法必须对噪声具有鲁棒性。文中算法在KFCM_S2的基础上加入模糊空间信息,利用邻域像素对当前像素作用的先验概率,重新确定当前像素的模糊隶属度,同时进一步地调整距离矩阵。为实现快速聚类,算法的...     

基于二进小波变换的医学图像分割方法研究

文章分两个部分,第一部分是预处理部分：医学图像增强部分,第二部分是文章的主要研究部分：基于二进小波的医学图像分割部分,该部分中先对脑白质图像直接进行分割,并把实验结果作为参考图a1,然后对脑白质图像先进行参考文献[7]所研究的图像增强,对于增强得到的图像进行基于二进小波的图像分割,把实验结果看作参考图a2,并对参考图a1和图a2进行比较。由分割结果和白质差异图可以发现,先对图像进行增强,然后对结果图进行基于二进小波变换的脑白质分割,其结果比前者更佳且更准确。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

一种全新的两步自动化医学图像分割方案

针对现有图像分割方法存在需要手动分割,以及精确度较低的问题。采用一种全新的两步图像分割方案。该方案。以基于人工神经网络的模式识别技术,即人工神经网络的大规模培训的方法,通过对肺区不同子区域内结构进行分割处理,利用训练好的大规模人工神经网络对标准胸片中的肋骨、锁骨等骨质结构进行抑制,结合以基于区域的活动轮廓模型,即Snake模型,正确分割亮度不均匀的图像。文中选择与医护人员人工分割的图像进行对比,通过放射科医生采用等级法打分,原图的平均分为20分,而通过文中改进的分割方法平均分高达34分。