多描述子活动轮廓模型的医学图像分割

目的 医学图像分割结果可帮助医生进行预测、诊断及制定治疗方案。医学图像在采集过程中受多种因素影响,同一组织往往具有不同灰度,且伴有强噪声。现有的针对医学图像的分割方法,对图像的灰度分布描述不够充分,不足以为精确的分割图像信息,且抗噪性较差。为实现医学图像的精确分割,提出一种多描述子的活动轮廓（MDAC）模型。方法 首先,引入图像的熵,结合图像的局部均值和方差共同描述图像的灰度分布。其次,在贝叶斯框架下,引入灰度偏移因子,建立活动轮廓模型的能量泛函。最后,利用梯度下降流法得到水平集演化公式,演化的最后在完成分割的同时实现偏移场的矫正。结果 利用合成图像和心脏、血管和脑等医学图像进行了仿真实验。利用MDAC模型对加噪的灰度不均图像进行分割,结果显示,在完成精确分割的同时实现了纠偏。通过对比分割前后图像的灰度直方图,纠偏图像只包含对应两相的两个峰,且界限更加清晰;与经典分割算法进行对比,MDAC在视觉效果和定量分析中,分割效果最好,比LIC的分割精度提高了30%多。结论 实验结果表明,利用均值、方差和局部熵共同描述图像灰度分布,保证了算法的精度。局部熵的引入,在保证算法精度的同时,提高了算法的抗噪性。能泛中嵌入偏移因子,保证算法精确分割的同时实现偏移场纠正,进一步提高分割精度。     

基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法

针对医学图像中由于偏移场的存在而导致图像灰度不均匀的问题,提出了一种基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法,以矫正偏移场使图像变为灰度均匀。该方法利用图像局部区域信息,通过拟合图像和原始图像构造能量函数,采用变分水平集方法进行求解。实验结果表明,该方法能够有效地实现医学图像分割及偏移场矫正,与其它分割及偏移场矫正方法相比,该方法具有较高的分割及偏移场矫正的精度和效率。     

融合各向异性扩散信息的图像分割

目的 图像因各种因素的影响存在一定程度的噪声,而噪声会在图像分割时影响待分割目标的边缘识别,导致分割结果难以达到理想状态。针对以上问题,在距离规则化水平集（DRLSE）演化模型的基础上,提出一种将各向异性扩散散度场信息融合到DRLSE模型中的新模型。方法 将水平集函数初始化为分段常数表达式,设定演化方程中的参数和水平集函数演化过程中的迭代时间步长Δt。随后将常值权系数α替换为融合各项异性扩散散度场信息的变权系数α（I）,对水平集函数的演化方程进行迭代演化,直至收敛到目标边缘。输出最终演化轮廓。结果 对选自Weizmann数据库的图像和经过人为改造的的图像进行图像分割实验,采用迭代时间和评价分割结果相似性的J系数（Jaccard相似性系数）和D系数（Dice相似性系数）等定量指标进行评价。对无噪声图像和噪声图像分割时,本文模型的J系数和D系数均比DRLSE模型的值大,表明本文模型的分割结果与真值图像的相似性较高。在分割时间方面,仅在分割背景简单边缘清晰的无噪声图像时,本文模型较DRLSE模型略长;在分割边缘清晰、背景灰度不均匀和边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像以及人为添加噪声的各种情况下,本文模型分割时间均明显短于DRLSE模型。其中,对边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像,本文模型分割时间为3.718 s,较DRLSE模型短9.523 s;对存在噪声、待分割目标存在凹区域且边缘模糊背景灰度不均匀图像,本文模型分割时间为4.235 s,较DRLSE模型短35.165 s。结论 实验结果表明,融合了各向异性扩散信息的DRLSE模型在图像分割尤其是噪声图像分割方面,具有明显的有效性、高效性和鲁棒性。     

脑MR图像互信息最大的凸优化分割模型

脑MR图像中普遍存在灰度不均匀性,传统的分割方法无法得到理想的脑组织分割结果.为此提出一种基于互信息最大化准则的变分水平集凸优化分割模型.首先建立最大化图像灰度与标记之间互信息能量的分割模型,并融入偏移场信息;对模型进行水平集表示和凸优化后,再引入边缘指示函数加权的总变差范数;最后采用SplitBregman方法快速求解.实验结果表明,该模型可以得到较准确的脑组织分割和偏移场矫正结果,对噪声和灰度不均匀性有很好的鲁棒性.     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

小邻域统计信息核磁共振医学图像分割模型

目的 提出局部统计信息测地线活动轮廓图像分割方法。方法 该方法采用高斯分布拟合图像局部灰度统计特征信息,构造了方向性驱动项。在此基础上,建立了局部统计信息测地线能量泛函。通过极小化该泛函,来驱动演化曲线有序地向目标边界逼近,最后,整个分割过程采用二值水平集方法实现。结果 本文方法降低了灰度不均匀信息影响,达到提取感兴趣区域轮廓目的,提高算法效率和稳定性。结论 实验结果表明,该方法可以快速准确地分割医学感兴趣目标边界。     

结合分数阶微分和图像局部信息的CV模型

目的 由于CV模型仅利用了图像的全局信息,其对灰度不均匀图像的分割效果不理想,同时在分割弱边缘和弱纹理图像时,优化易陷入局部最优从而导致分割效率低下,且对初始位置的选择较为敏感。针对这些问题,提出一种结合分数阶微分和图像局部信息的CV模型。方法 首先将分数阶梯度信息融入图像的局部信息中,用来替代CV模型的整数阶全局信息,并建立自适应计算分数阶最佳阶次的数学模型,然后在模型中加入符号距离的约束项。结果 一方面,用局部信息代替全局信息,可以在一定程度上解决CV模型对灰度不均匀图像分割效果不理想的问题。另一方面,将Grünwald-Letnikov分数阶梯度信息融合到局部信息中,当分数阶阶次0 < α < 1时,增加了图像灰度不均匀、弱边缘、弱纹理区域的梯度信息,从而增加了演化驱动力避免演化曲线陷入局部最优,有效地解决了图像因灰度变化不大导致演化曲线驱动力小的问题,在一定程度上解决了模型对初始轮廓位置选择和对噪声敏感的问题。同时为了解决人工选取最佳分数阶阶次费时费力的问题,根据图像的梯度模值和信息熵建立计算分数阶最佳阶次的数学模型,将此自适应分数阶模型应用到算法之中,以自适应确定最佳分数阶阶次。此外,为了避免模型的重新初始化,在模型中加入符号距离的约束项,从而提高了曲线的演化效率。结论 理论分析和实验结果均表明,该算法能够较好地分割灰度不均匀、弱边缘和弱纹理区域的图像,并能根据图像特征自适应确定最佳分数阶阶次,提高了分割精度和分割效率,且对初始轮廓位置选择及噪声均具有一定的鲁棒性。     

局部熵驱动的生物医学图像分割偏移场恢复耦合模型

为降低噪声影响同时恢复图像偏移场,提出一种基于局部熵信息的分割与偏移场恢复耦合模型.该模型在水平集理论的整体框架下将局部熵引入耦合模型,进而将其改造成全局凸函数,并利用Split-Bregman方法求得全局最优解.实验结果表明,文中模型可以准确、快速地分割灰度不均匀图像,同时可较好地恢复出图像的偏移场信息,对初始曲线和参数也具有较好的鲁棒性.     

双层水平集描述眼底图像视杯视盘分割

目的 青光眼是一种可导致视力严重减弱甚至失明的高发眼部疾病。在眼底图像中,视杯和视盘的检测是青光眼临床诊断的重要步骤之一。然而,眼底图像普遍是灰度不均匀的,眼底结构复杂,不同结构之间的灰度重叠较多,受到血管和病变的干扰较为严重。这些都给视盘与视杯的分割带来很大挑战。因此,为了更准确地提取眼底图像中的视杯和视盘区域,提出一种基于双层水平集描述的眼底图像视杯视盘分割方法。方法 通过水平集函数的不同层级分别表示视杯轮廓和视盘轮廓,依据视杯与视盘间的位置关系建立距离约束,应用图像的局部信息驱动活动轮廓演化,克服图像的灰度不均匀性。根据视杯与视盘的几何形状特征,引入视杯与视盘形状的先验信息约束活动轮廓的演化,从而实现视杯与视盘的准确分割。结果 本文使用印度Aravind眼科医院提供的具有视杯和视盘真实轮廓注释的CDRISHTI-GS1数据集对本文方法进行实验验证。该数据集主要用来验证视杯及视盘分割方法的鲁棒性和有效性。本文方法在数据集上对视杯和视盘区域进行分割,取得了67.52%的视杯平均重叠率,81.04%的视盘平均重叠率,0.719的视杯F1分数和0.845的视盘F1分数,结果优于基于COSFIRE（combination of shifted filter responses）滤波模型的视杯视盘分割方法、基于先验形状约束的多相Chan-Vese（C-V）模型和基于聚类融合的水平集方法。结论 实验结果表明,本文方法能够有效克服眼底图像灰度不均匀、血管及病变区域的干扰等影响,更为准确地提取视杯与视盘区域。     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

自适应尺度的局部强度聚类图像分割模型

针对传统活动轮廓模型无法精确分割强度不均匀图像，并且对尺度参数比较敏感的问题，提出了一种基于区域信息的自适应尺度的活动轮廓模型。根据图像的局部熵构建自适应尺度算子，利用图像的局部强度聚类性质构建能量函数。使用一组平滑基函数的线性组合来表示偏移场，这样可以增加模型的稳定性。通过最小化该能量，所提模型能够同时分割图像和估计偏移场，并且估计的偏移场可以用于强度不均匀校正。实验结果表明，与其它4种模型相比，该模型拥有更高的分割精确度，且分割结果对水平集函数的初始化和噪声具有鲁棒性。     

基于小波变换的权重自适应图像分割模型

针对灰度不均匀且含噪声图像的分割问题,提出了全局和局部灰度信息的权重参 数自适应水平集分割模型。首先,利用图像的全局和局部灰度信息构造全局能量项和局部能量 项;然后,利用小波变换和小波阈值去噪方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义包含 图像边缘信息的自适应权重系数矩阵;最后,利用定义的权重系数矩阵组合全局和局部能量项, 得到分割模型的能量泛函。使用变分法得到了水平集函数演化方程,利用有限差分法实现数值 求解。实验结果表明,该模型兼有 Chan-Vese 模型和 Local Binary Fitting 模型的优点,能够有效 地分割灰度不均匀含噪图像,并对活动轮廓曲线的初始位置和初始形状具有很强的鲁棒性。     

A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Brain MR Image Segmentation and Bias Field Correction

In quantitative brain image analysis, accurate brain tissue segmentation from brain magnetic resonance image (MRI) is a critical step. It is considered to be the most important and difficult issue in the field of medical image processing. The quality of MR images is influenced by partial volume effect, noise, and intensity inhomogeneity, which render the segmentation task extremely challenging. We present a novel fuzzy c-means algorithm (RCLFCM) for segmentation and bias field correction of brain MR images. We employ a new gray-difference coefficient and design a new impact factor to measure the effect of neighbor pixels, so that the robustness of anti-noise can be enhanced. Moreover, we redefine the objective function of FCM (fuzzy c-means) by adding the bias field estimation model to overcome the intensity inhomogeneity in the image and segment the brain MR images simultaneously. We also construct a new spatial function by combining pixel gray value dissimilarity with its membership, and make full use of the space information between pixels to update the membership. Compared with other state-of-the-art approaches by using similarity accuracy on synthetic MR images with different levels of noise and intensity inhomogeneity, the proposed algorithm generates the results with high accuracy and robustness to noise.     

基于局部区域拟合模型的磁共振图像分割与偏移估计算法

磁共振(MR)图像的灰度通常是不均匀的,这种不均匀性是由于成像设备的缺陷导致产生了一种光滑的偏移场.一般的基于灰度统计特性的分割算法都是假设目标区域和背景区域图像的灰度分别是一致的,因此该类算法不能很好地应用于磁共振图像的分割.提出一种基于局部拟合模型的磁共振图像分割与偏移估计算法:利用图像的局部区域的灰度特性建立恢复...     

局部熵驱动下的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型

核磁共振图像受成像机制的影响往往导致图像中含有噪声以及偏移场,使得传统的图像分割方法很难得到较好的分割结果.为此,提出一种基于局部熵的分割与偏移场恢复耦合模型,首先在小邻域内构建基于模糊C均值(FCM)聚类模型的局部统计项并将偏移场信息耦合到模型中,以恢复图像偏移场;其次采用非局部信息来构建邻域正则项,使得模型在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息;最后在对局部能量项进行全局积分时引入局部熵信息,使得模型具有各向异性,从而对噪声和偏移场影响更具鲁棒性.实验结果表明,本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果.     

Robust spatially constrained fuzzy c-means algorithm for brain MR image segmentation

Objective

Accurate brain tissue segmentation from magnetic resonance (MR) images is an essential step in quantitative brain image analysis, and hence has attracted extensive research attention. However, due to the existence of noise and intensity inhomogeneity in brain MR images, many segmentation algorithms suffer from limited robustness to outliers, over-smoothness for segmentations and limited segmentation accuracy for image details. To further improve the accuracy for brain MR image segmentation, a robust spatially constrained fuzzy c-means (RSCFCM) algorithm is proposed in this paper.

Method

Firstly, a novel spatial factor is proposed to overcome the impact of noise in the images. By incorporating the spatial information amongst neighborhood pixels, the proposed spatial factor is constructed based on the posterior probabilities and prior probabilities, and takes the spatial direction into account. It plays a role as linear filters for smoothing and restoring images corrupted by noise. Therefore, the proposed spatial factor is fast and easy to implement, and can preserve more details. Secondly, the negative log-posterior is utilized as dissimilarity function by taking the prior probabilities into account, which can further improve the ability to identify the class for each pixel. Finally, to overcome the impact of intensity inhomogeneity, we approximate the bias field at the pixel-by-pixel level by using a linear combination of orthogonal polynomials. The fuzzy objective function is then integrated with the bias field estimation model to overcome the intensity inhomogeneity in the image and segment the brain MR images simultaneously.

Results

To demonstrate the performances of the proposed algorithm for the images with/without skull stripping, the first group of experiments is carried out in clinical 3T-weighted brain MR images which contain quite serious intensity inhomogeneity and noise. Then we quantitatively compare our algorithm to state-of-the-art segmentation approaches by using Jaccard similarity on benchmark images obtained from IBSR and BrainWeb with different level of noise and intensity inhomogeneity. The comparison results demonstrate that the proposed algorithm can produce higher accuracy segmentation and has stronger ability of denoising, especially in the area with abundant textures and details.

Conclusion

In this paper, the RSCFCM algorithm is proposed by utilizing the negative log-posterior as the dissimilarity function, introducing a novel factor and integrating the bias field estimation model into the fuzzy objective function. This algorithm successfully overcomes the drawbacks of existing FCM-type clustering schemes and EM-type mixture models. Our statistical results (mean and standard deviation of Jaccard similarity for each tissue) on both synthetic and clinical images show that the proposed algorithm can overcome the difficulties caused by noise and bias fields, and is capable of improving over 5% segmentation accuracy comparing with several state-of-the-art algorithms.     

基于局部图像拟合偏差的活动轮廓分割模型

针对灰度不均匀图像的分割问题,提出一个基于区域的活动轮廓模型。通过构造包含图像局部信息的局部图像拟合偏差能量泛函,度量真实图像与拟合图像的偏差,并在全局凸分割的基础上,将分裂Bregman技术应用到模型能量泛函的最小化问题中,以提高分割速率。同时引入边界检测函数更加准确地探测边界位置,以提高模型的分割准确性。实验结果表明,该模型不仅可以正确分割灰度不均匀图像和受噪声干扰的图像,而且对于多目标图像以及灰度分布均值相同、方差不同的图像,也能快速、准确地得到分割结果。