医学图像分割技术仿真研究

研究医学图像优化分割问题,医学诊断图像要求位置精确,并应精确标注.针对放射治疗以及外科手术过程中对人体器官组织医学图像分割的极大依赖,传统的医学图像分割算法难以分割出清晰有用的图像区域,为了提高分割精度,提出了一种精确的半自动医学图像分割算法,用于提高图像分割的清晰度.首先,通过用户的简单初始输入,确定目标器官和非目标器官的初始定位.然后,根据用户提供的初始定位的统计特性,利用条件随机场模型(CRF)和Graph Cut算法在图像中精确定位器官并进行分割.根据统计特性的分割结果可以在相关医学图像中重复使用以提高分割效率.试验表明,利用CRF和Graph Cut能有效的提高医学图像分割准确度,获得满意的医学图像分割结果.     

图像分割在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理中的重要工作,医学图像的多样性和复杂性使其在图像分割中具有较大的难度。阈值法由于高效、简单而成为图像分割的重要方法,但对于复杂的医学图像,其效果并不很理想。Powell法是最好的直接搜索法,利用改进的Powell法可以更好地搜索目标。为此,提出了一种将Otsu法和Powell法相结合的图像分割方法,仿真实验表明,该方法可以快速有效地分割图像,鲁棒性强。     

基于鱼群算法的图像阈值分割*

本文提出了一种基于鱼群算法的二维阈值图像分割的新方法。传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对Ostu方法的计算量大、运行时间长的缺陷,采用鱼群算法来搜索最优二维阈值向量,通过鱼群追尾行为获得最优阈值。实验结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度快。     

医学图像分割方法综述

图像分割是一个经典难题,随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义.本文从医学应用的角度出发,对医学图像分割方法,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述,最后总结了医学图像分割方法的研究特点.     

K-Means聚类算法和人工鱼群算法应用于图像分割技术

提出一种基于K-Means聚类的人工鱼群算法, 该算法利用人工鱼群算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点, 动态的确定了聚类的数目和中心, 解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷, 在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理, 经试验证明该算法效果理想.     

交互式医学图像分割算法

针对医学图像的特点,提出了一种结合Live Wire算法和轮廓插值算法的三维医学图像分割算法.与原Live Wire算法相比,改进算法在不增加算法复杂度的同时,大大提高了图像分割的性能.为了进一步提高图像的准确性,用下列方法弥补了原算法的不足:通过寻求最短搜索路径,另外尽可能地降低搜索的时间复杂度.将改进的算法与余弦轮廓插值技术相结合,用在病灶组织区域形状变化较大的断层图像(关键层)分割中.实验表明算法能快速有效的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体,为医学诊断提供了依据.     

三维医学图像分割与可视化研究

本文提出了一种利用三维图像的灰度和形状信息进行三维图像分割以及在此基础上的构造等值面的方法，首先对三维图像进行阈值分割，获得三维二值图像，在预处理阶段，利用三维形状腐蚀消除感兴趣组组织与其它组织的弱联系，然后对三维二值图像进行三标记，得到腐蚀后的组织，对其三维形态扩张，获得感兴趣组织的三维模板，将模板与阈值分割图像求交，从而分割出三维组织，根据分割后的三维二值模板，构造出有一定厚度的模糊边界，然后     

医学图像分割算法的评价方法

对医学图像分割算法的客观评价是推进算法在临床上得到应用的关键。针对目前对医学图像分割方法的研究较多,而对分割算法的评价方法的研究却很少的问题,提出了一种判断和比较医学图像分割算法优劣的评价方法。首先对现有的几种评价方法进行了综述,并总结出了一套评价系统。可靠性、精确性、区域统计特性和效率是评价一个分割方法的4个重要参数,结合医学图像分割分别对它们的定义进行了说明。这些参数互相影响,评价分割算法时必须权衡这些指标,根据不同的应用背景赋予它们不同的权重。此外,还介绍了如何建立医学图像分割金标准数据库的方法。最后,通过Insight Toolkit（ITK)软件包中的两个算法例子,结合脑白质分割的医学背景,演示了如何利用本文评价系统来对这两种分割算法做出比较。实验结果表明,该评价方法可行,比较结果具有合理性。该研究为医学图像分割算法的评价提供了科学合理的方法,同时也指出了推动医学图像分割算法在临床上应用所应解决的问题。     

医学图像分割方法综述

医学图像分割是一项极具挑战性的任务,也是医学领域与计算机视觉领域的完美结合。本文通过对医学图像分割领域现状的了解和学习,对其进行了系统性梳理,首先介绍了阈值法、区域法、边缘检测法、聚类法这4种传统的医学图像分割方法,然后介绍了基于深度学习的自动分割方法,最后对医学图像分割的发展趋势做出展望。     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

分水岭算法是一种常用的图像分割方法,由于分水岭算法是基于的图像灰度梯度,对噪声很敏感,直接运用分水岭算法分割图像,很容易产生过分割。为了去除过度分割,为此本文提出了一种改进的分水岭分割方法,首先利用中值滤波消除噪声,再用形态学基本运算得到梯度图像,然后利用形态学开、闭操作重建梯度图像,最后通过实验证明,基于数学形态学的分水岭算法分割医学图像效果优于传统的分水岭算法。     

改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

因其本身所具有的复杂性,医学超声图像的分割足一件非常困难的事情.Snake算法能够有效地利用图像局部与整体的信息,实现对边界的准确定位,因此非常适用于医学超声图像的处理.针对传统Snake模型对初始轮廓依赖性的问题,根据图像边缘附近灰度差异显著的特性,提出了获取初始轮廓点的方法--扇形法,运用方法可以获得靠近日标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用分段多项式拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明.所采用的方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好的将目标从图像中提取出来.     

基于特征距离的阈值法及其在眼科图象分割中的应用

医学图象的识别与分析能够为临床提供定量比的诊断依据,而图象分割是其中最关键的一步。为提高医学图象侵分割效果,提出了一种基于特征距离的阈值分割算法,并将其与颜色特征分类相结合,来对眼科裂隙灯生物显微镜图象上的角膜充血区进行分割,分割结果可用于角膜充血区的定量体分析,另外,该算法中的样本典型值是通过一种三维直方图分块算法来确定的,实验结果表明,该算法可以有效地分割出角膜充血,其分割效果优于欧氏距离阈值法,且分析数据的精度能够达到临床诊断的要求。     

基于Level Set算法的医学图像分割的研究与实现

提出了一种改进的结合基于阈值分割特点的Level Set方法.首先用滤波器对原始图像进行平滑,然后根据当前曲线找到区域的统计特性,最后根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了Level Set方法的演化停止准则,从而提高了算法的准确性和自动性.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.     

多阈值优化的交互式医学图像分割方法

交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互,这给用户带来不便.针对此问题,提出一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法,该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割.算法简化了用户操作,提高了分割精度.算法应用于临床肝脏图像和牙茵斑图像分割,显示了良好的分割效果.     

基于可变形样板的图像分割在医学影像上的应用

介绍了一种利用可变形的样板对图片进行分割的方法。方法的基本原理是通过对一个样板图像进行变形,使其能在最大程度上接近于目标图像来对目标图像分割的目的。使用样板变形进行图像分割的方法,可应用于医学影像中的器官分离等方面。     

图像分割的多参量遗传算法

图像分割的多参量遗传算法吴成柯刘靖侯格贤（西安电子科技大学信息工程系西安７１００７１）关键词遗传算法,图像分割．１）国防预研基金资助课题．收稿日期１９９５－１１－０６１引言图像分割是计算机视觉研究中一个重要而困难的任务．虽然图像分割一直受到研究人员的...     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。     

医学图像分割及其发展现状

医学图像分割是各种医学图像应用的基础,当前的临床辅助诊断、图像引导的外科手术和放射治疗中,医学图像分割技术显示出越来越重要的临床价值.由于医学图像种类繁多,常规影像包括磁共振(MR)成像、计算机断层(CT)成像、正电子发射计算机断层显像(PET)、超声(US)成像等,其中MR成像还可以产生多种不同时间参数序列的图像模态.为此,医学图像分割技术已成为面向不同的影像模态、临床目标、特定解剖学部位的一种独特的应用科学体系.结合现有的国内外研究成果,该文详细地介绍和系统地对比了图像分割方法并进行了分类,最后还对6个国际知名医学成像期刊和会议进行了统计分析,阐述了医学图像分割技术的研究趋势.     

基于改进鱼群算法的多阈值图像分割

为了实现图像的有效分割,提出了一种基于改进鱼群算法的多阈值图像分割方法。引入领域搜索的思想对基本人工鱼群算法做了进一步改进;然后对最大熵函数进行全局优化,改进后的算法能够根据人工鱼的个体适应度大小和种群的分散程度自动调整鱼群控制参数,在保证群体多样性的同时加快了算法的收敛速度;最后得到分割图像的最佳阈值,克服了基本鱼群算法后期收敛性差、易陷入局部最优等问题。实验结果表明,所提算法能够获得较稳定、快速和准确的图像分割。     

基于配对堆的交互式医学图像分割算法的研究

在序列医学图像的交互式分割过程中,分割速度是交互式算法应用的一个瓶颈.提出了一种基于配对堆的交互式医学图像分割算法.通过使用配对堆实现可降级的优先队列,降低了Live-Wire交互式分割算法从图上大量节点中动态搜索两目标点之间最短路径的时间复杂度.经算法分析以及在放疗计划系统中的应用实验表明,该算法可有效提高序列医学图像的分割效率.