基于K均值聚类的图割医学图像分割算法

图割是一种同时基于区域和边界的交互式图像分割算法。传统的基于高斯混合模型的图割具有时间慢和描述组织中灰度分布不准确的缺点。为此,提出一种基于K均值聚类的图割算法。通过用改进的图割来分割仿体的和真实的脑部核磁共振图像,显示出该方法的有效性。该方法不但能提高图割在分割时的速度,在有噪音和灰度不均匀的图像上也能在较短的时间内得到更准确且鲁棒的结果。     

结合全卷积网络和GrowCut的肾皮质分割算法

目的 肾脏图像分割对于肾脏疾病的诊断有着重要意义,临床上通过测量肾皮质的体积和厚度可判断肾脏是否有肿瘤、慢性动脉硬化性肾病和肾移植急性排斥反应等。现有的肾脏分割算法大多针对一种模态,且只能分割出肾脏整体。本文提出一种基于全卷积网络和GrowCut的肾皮质自动分割算法,用于多模态肾脏图像分割。方法 首先用广义霍夫变换对肾脏进行检测,提取出感兴趣区域,通过数据增强扩充带标签数据;然后用VGG-16预训练模型进行迁移学习,构建适用于肾皮质分割的全卷积网络,设置网络训练参数,使用扩充数据训练网络。最后用全卷积网络分割图像,提取最后一层卷积层的特征图得到种子点标记,结合肾脏图像的先验知识纠正错误种子点,将该标记图作为GrowCut初始种子点可实现肾皮质准确分割。结果 实验数据为30组临床CT和MRI图像,其中一组有标记的CT图像用于训练网络并测试算法分割准确性,该文算法分割准确率IU（region intersection over union）和DSC（Dice similarity coefficient）分别达到91.06%±2.34%和91.79%±2.39%。与全卷积网络FCN-32s相比,本文提出的网络参数减少,准确率更高,可实现肾皮质分割。GrowCut算法考虑像素间的邻域信息,与全卷积网络结合可进一步将分割准确率提高3%。结论 该方法可准确分割多模态肾脏图像,包括正常和变异肾脏的图像,说明该方法优于主流方法,能够为临床诊断提供可靠依据。     

一种改进的变分水平集的图像分割算法

为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活 动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增 加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数。该算法将图像分 割问题归结为曲线能量泛函的最小化,首先建立包含局部灰度信息（极性信息）和改进的符号 距离函数的曲线演化能量泛函;然后采用变分水平集方法求解能量函数的最小值,得到最终的 分割结果。真实医学图像和人工合成图像的实验结果表明,此方法对灰度不均匀的医学图像有 较高的分割精确度,在图像分割速度上有较大提高。由于利用了局部灰度信息,可以有效地分 割灰度不均匀的医学图像,而改进后的变分水平集可以完全避免重新初始化,使得图像分割效 率大大提高了。     

模糊C 均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割

针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题, 提出采用模糊C 均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割 出多相结果的方法。该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法 在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到 能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率。实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地 分割效率。     

基于小波多尺度聚类水平集的医学图像分割

针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题。首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离能力提取各尺度下图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到水平集模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力。然后,基于灰度不均匀的图像模型,派生出对于感兴趣区域的局部灰度聚类,在每个点的邻域内定义基于灰度的局部聚类准则函数。将局部聚类准则函数转化为全局准则函数。在水平集框架中,该准则根据水平集函数定义了代表图像域划分的能量项和引起图像强度不均匀的偏置域。最后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的聚类水平集方法分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现灰度不均匀医学图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地分割医学图像,具有计算更加鲁棒稳定、效率更高和更加准确的优点。     

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题，提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域，然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量，并与区域可放缩拟合（Region-scalable fitting，RSF）模型相结合，最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息，能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题，且对轮廓初始位置更具鲁棒性，医学图像实验结果验证了模型的有效性。     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

局部区域拟合的快速水平集图像分割方法

目的 由于灰度不均匀图像在不同目标区域的灰度分布存在严重的重叠,对其进行分割仍然是一个难题;同时,图像中的噪声严重降低了图像分割的准确性。因此,传统水平集方法无法鲁棒、精确、快速地对具有灰度不均匀性和噪声的图像进行分割。针对这一问题,提出一种基于局部区域信息的快速水平集图像分割方法。方法 灰度不均匀图像通常被描述为一个分段常数图像乘以一个缓慢变化的偏移场。首先,通过一个经过微调的多尺度均值滤波器来估计图像的偏移场,并对图像进行预处理以减轻图像的不均匀性;然后,利用基于偏移场校正的方法和基于局部区域信息拟合的方法分别构建能量项,并利用演化曲线轮廓内外图像灰度分布的重叠程度,构建权重函数自适应调整两个能量项之间的权重;最后,引入全方差规则项对水平集进行约束,增强了数值计算的稳定性和对噪声的鲁棒性,并通过加性算子分裂策略实现水平集快速演化。结果 在具有不同灰度不均匀性和噪声图像上的分割结果表明,所提方法不但对初始轮廓的位置、灰度不均匀性和各种噪声具有较强的鲁棒性,而且具有高达94.5%的分割精度和较高的分割效率,与传统水平集方法相比分割精度至少提高了20.6%,分割效率是LIC（local intensity clustering）模型的9倍;结论 本文提出一种基于局部区域信息的快速水平集图像分割方法。实验结果表明,与传统水平集方法相比具有较高的分割精度和分割效率,可以很好地应用于具有灰度不均匀和噪声的医学、红外和自然图像等的分割。     

一种结合图割与双水平集的图像分割方法

针对水平集方法在图像分割中需要多次迭代,且计算量大的问题,提出一种基于图割与双水平集的图像分割方法。首先在目标边界内外部各设置一条初始轮廓线和一个阈值,通过双水平集方法对轮廓线进行演化。当轮廓线的能量变化率小于给定阈值时,终止水平集演化。将得到的两条轮廓线化为源点和汇点,通过图割方法得到最终目标边界。该方法有效减少了水平集迭代次数,提高了分割效率,而且给出了一种终止水平集迭代的方式。实验表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率。     

能量传导模型及在医学图像分割中的应用

提出了一种基于水平集框架的能量传导模型ECM(energy conduction model)用于对医学图像进行分割.该模型通过对图像中的灰度分布和空间中的温度场分布进行对比,有效定义了图像能量和图像能量的传导方程,并通过模拟热量传递的过程对方程进行求解.ECM模型的优点在于,它在描述图像灰度分布的全局特征的同时,有效地捕捉到图像局部区域的灰度对比度变化,因此它能够对灰度分布不均匀和含有噪声的图像进行精确分割.基于水平集函数本身的拓扑可变性,该方法还能够实现同一图像中的多目标分割.使用该方法对模拟和真实的医学图像进行了分割实验,实验结果表明了该方法的有效性和可靠性.     

基于残差双注意力U-Net模型的CT图像囊肿肾脏自动分割

人体肾脏存在形状的多样性和解剖学的复杂性,囊肿病变也会导致肾脏形状发生大幅变化。为应对CT图像囊肿肾脏自动分割存在的诸多挑战,提出一种新型深度分割网络模型。该模型设计有带残差连接的双注意力模块,在残差结构的基础上,联合空间注意力和通道注意力机制自适应学习更加有效的特征表达。依据U-Net架构,以残差双注意力模块为基础模块构建编码器和解码器,设置层级间的跳跃连接,使网络能够更加关注肾脏区域特征,有效应对肾脏的形状变化。为了验证所提模型的有效性,从医院共采集79位肾囊肿患者的CT图像进行训练和测试,实验结果表明该模型能够准确分割CT图像切片中的肾脏区域,且各项分割指标优于多个经典分割网络模型。     

基于水平集的医学图像分割改进算法

医学影像分割是图像分割中的难点,具有重要的应用价值。针对医学影像的特点和图像分割算法的性能差异,提出了一种水平集医学图像分割改进算法。首先通过曲线演化仿真,得出水平集算法核心-速度函数;其次选定速度函数实现对图像的粗略分割,将灰度值较大的区域设置成灰度值较小的值,通过仿真演化准确找到图像中目标区域;最后利用选定的速度函数通过初始算法,经过一定次数的迭代操作后实现了医学影像的准确分割。实验结果表明:该算法可以精确地找到肿瘤所在区域,具有较好的分割性能和一定的鲁棒性。
     

稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割

目的 在脑部肿瘤图像的分析过程中,准确分割出肿瘤区域对于计算机辅助脑部肿瘤疾病的诊断及治疗过程具有重要意义。然而,由于脑部图像常存在结构复杂、边界模糊、灰度不均以及肿瘤内部存在明暗区域的问题,使得肿瘤图像分割工作面临严峻挑战。为了克服上述困难,更好地实现脑部肿瘤图像分割,提出一种基于稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割算法。方法 首先,研究脑部肿瘤图像的配准与形状描述,并以此为基础构建脑部肿瘤的稀疏形状先验约束模型;继而,将该稀疏形状先验约束模型与区域能量描述方法相结合,构建基于稀疏形状先验的能量函数;最后,对能量函数进行优化及迭代,输出脑部肿瘤区域分割结果。结果 本文使用脑胶质瘤公开数据集BraTS2017进行算法测试,本文算法的分割结果与真实数据之间的平均相似度达到93.97%,灵敏度达到91.3%,阳性预测率达到95.9%。本文算法的实验准确度较高,误判率较低,鲁棒性较强。结论 本文算法能够结合水平集方法在拓扑结构描述和稀疏表达方法在复杂形状表达方面的优势,同时由于加入了形状约束,能够有效削弱肿瘤内部明暗区域对分割结果造成的影响,从而更准确和稳定地实现脑部肿瘤图像分割。     

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。     

Skin cancer extraction with optimum fuzzy thresholding technique

This paper discusses a new approach to segment different types of skin cancers using fuzzy logic approach. The traditional skin cancer segmentation involves the analysis of image features to delineate the cancerous region from the normal skin. Using low level features such as colour and intensity, segmentation can be done by obtaining a threshold level to separate the two regions. Methods like Otsu optimisation provide a quick and simple process to optimise such threshold level; however this process is prone to the lighting and skin tone variations. Fuzzy clustering algorithm has also been widely used in image processing due to its ability to model the fuzziness of human visual perception. Classical fuzzy C means (FCM) clustering algorithm has been applied to image segmentation with good results; however, the classical FCM is based on type-1 fuzzy sets and is unable to handle uncertainties in the images. In this paper, we proposed an optimum threshold segmentation algorithm based on type-2 fuzzy sets algorithms to delineate the cancerous area from the skin images. By using the 3D colour constancy algorithm, the effect of colour changes and shadows due to skin tone variation in the image can be significantly reduced in the preprocessing stage. We applied the optimum thresholding technique to the preprocessed image over the RGB channels, and combined individual results to achieve the overall skin cancer segmentation. Compared to the Otsu algorithm, the proposed method is less affected by the shadows and skin tone variations. The results also showed more tolerance at the boundary of the cancerous area. Compared with the type-1 FCM algorithm, the proposed method significantly reduced the segmentation error at the normal skin regions.     

Calibrating level set approach by granular computing in computed tomography abdominal organs segmentation

Hybrid methodology that combines granular computing with a level set approach for image segmentation is introduced in this paper. The goal of the study is to provide an adjustable semi-automated method for 3D segmentation of abdominal organs in computed tomography studies. Based on initial guidance in terms of models or seed points the information granule is formulated for each anatomical structure under consideration. The granulation leads via spatial volume resampling and granule-driven image intensity fuzzification to the final segmentation stage employing a hybrid level set approach. Depending on the organ intensity and shape the segmentation runs with selected parameters. The algorithm has been evaluated by 20 computed tomography studies and four various structures delineated by an expert. The experimental part presents a comprehensive analysis of subsequent stages of the algorithm. The voxel-wise segmentation sensitivities reached 94.4% for the right kidney, 93.8% for the left kidney, 94.0% for the spleen, and 94.0% for the liver, with the Dice index at 93.7%, 94.2%, 91.0%, and 92.9%, respectively.     

显著性驱动的局部相似拟合模型分割算法研究

灰度不均匀和噪声图像的分割是计算机视觉中的难点。现有的活动轮廓模型尽管能够取得较好的分割效果,但仍然对噪声图像分割效果不理想,初始轮廓曲线的选取敏感,优化易陷入局部极小导致演化速度慢等问题。针对该问题,首先使用局部区域灰度的均值和方差拟合高斯分布,构建新的能量泛函,均值和方差随着能量的最小化过程而变化,从而增强了灰度不均匀和噪声图像的分割能力。此外,结合视觉显著性检测算法获取待分割目标的先验形状信息,并自适应地创建水平集函数,从而降低了初始轮廓位置敏感性及计算时间复杂度,实现全自动的图像分割。实验结果证明,提出的算法可以用于灰度不均匀和噪声图像分割,并取得了较好的分割性能,消除了算法对初始轮廓位置敏感性,减少了迭代次数。     

基于医学体数据场的大脑皮层重构

研究如何基于一组连续脑部医学切片重构大脑皮层,介绍体数据场和大脑皮层三维重构系统流程。针对插值后的脑部图像提出一种有效的脑灰质分割算法,通过图像预处理和阈值分割方法获取脑灰质图像。针对分割后的体数据,采用改进的Marching Cubes方法重构大脑皮层三维模型,避免提取脑灰质轮廓线。实验结果验证了该算法的可行性和实用性。     

基于有偏场的光栅图像模糊聚类分割算法

针对有偏场环境下带有光栅的散焦图像分割问题,提出了一种新的基于有偏场估计的模糊聚类分割算法。通过建立依赖于有偏场的模糊聚类目标函数,导出了基于灰度以及邻域灰度均值的聚类中心、模糊聚类函数以及有偏场估计的迭代算法;并在该算法生成的初始分割基础上,利用膨胀算子对分类结果进行细化。该方法较好地处理了传统模糊聚类对有偏场下光栅图像分割精度下降的问题。实验结果表明,基于有偏场的模糊聚类算法能有效分割光栅图像,其分割精度优于传统模糊聚类和阈值法。