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相似文献
 共查询到15条相似文献,搜索用时 68 毫秒
1.
目的:提出一种新的三维医学图像交互式分割方法,利用Mean Shift算法将空间域与特征域相结合的高维计算优势,直接对图像的三维空间分布信息进行处理,同时采用人工与计算机相结合的交互式分割方法在医学图像序列上分割出感兴趣区域。方法:通常将Mean Shift方法用于图像分割都需要对整幅图像中的所有像素点进行大量的迭代计算,这样使得分割效率很低。而本文基于交互式分割算法原理,通过在感兴趣区域人工设定一个或少数几个初始点,利用人工给出的先验信息只需对感兴趣区域进行Mean Shift的自适应迭代计算和处理,不仅可以克服上述缺陷,还能得到较为精确的分割结果。结果:本文根据该方法进行了实验,从肺部图像序列中准确地分割出了三维的肺结节区域,从时间上和准确度上均能满足临床需求。结论:实验结果证明该交互式分割方法是一种非常有效的三维医学图像分割方法。本文的方法可以同时联合灰度域和空间域特征实现分割,而且它基于所选择的分割特征还具有任意多维空间联合分割的潜力,不失为一种深有发展前景的三维交互式分割方法。  相似文献   

2.
一种新型的医学图像分割评价方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析几种常用的医学图像分割评价方法,提出了一种新型的评价方法.此方法不仅能有效地反映出分割结果相比目标轮廓线的偏差最.还能反映出轮廓线附近的波动状况.再者,此方法的结果不仅能横向比较(比较小同算法对同一目标的分割结果),还能纵向比较(比较同一算法对不同目标的分割结果).实验结果证明,本文提出的评价方法具有良好的临床价值.  相似文献   

3.
基于知识的人脑三维医学图像分割显示方法   总被引:4,自引:3,他引:4  
本文从人工智能的角度出发,提出了 一种分割并显示了脑三维医学图像的方法,在归撮以人脑解剖结构知识基础上,以框架为主要知识表示手段,构造了与视点无关的人脑三维知识模型。在模型知识的指导下采用智能光线跟踪方法提取和显示脑内各主要解剖结构。  相似文献   

4.
医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术.医学图像分割在医学诊断中扮演着重要角色,是图像分割的一个重要应用领域.本文综述和讨论了近年来的医学图像发展概况、分割技术、研究热点及其医学图像分割的评价等问题,并简要讨论了每类分割方法的特点及医学图像分割发展趋势.  相似文献   

5.
基于3D医学图像的血管三维分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
血管三维分割在血管疾病(如狭窄或畸形)诊断、手术规划和手术引导等许多实际应用中发挥重要作用。但三维分割的实时性仍是一个难题。本研究提出一种基于水平集的快速三维血管分割方法,该方法用内、外邻域曲面来描述被分割目标的边界,并定义水平集函数为简单的整数符号距离函数。通过扫描内外邻域曲面上的点,使之在速度场的作用下向目标边界移动。该方法的不同之处在于利用简单的模型极大地减小了计算量,分割速度快,大容量的MS-CTA[2563体素]图像可在20s内处理完毕。同时,展示了一些三维血管的分割实例。特别需要指出的是,对于人体的大血管,可在不经血管造影的情况下,直接从CT等三维图像中分割出来。  相似文献   

6.
医学图像自动分割具有广泛和重要临床应用价值,特别是病灶、脏器的自动分割。基于传统图像处理方法的医学图像分割仅能利用浅层结构模型的浅层特征来识别感兴趣区域,并且需要大量人工干预。而基于机器学习的分割方法在模型建模时存在局限性且缺乏可解释性。本研究提出一种基于Transformer和卷积神经网络结合形态结构约束的三维医学图像分割方法。编码器中利用卷积神经网络和Transformer构建U型网络结构提取多重特征;解码器中采用上采样并通过跳跃连接将不同层次的特征拼接在一起;加入形态结构约束模块,通过提取病灶和脏器等分割目标的形状信息,以增强模型可解释性,并采用最大池化和平均池化操作,对经过卷积神经网络得到的结果进一步提取有代表性的特征,作为形态结构模块的输入,最终提高分割结果的准确性。在公开数据集Synapse和ACDC上利用评价指标Dice相似系数(DSC)和Hausdorff距离(HD)验证所提出算法的有效性。其中,在Synapse数据集上,18例数据作为训练集,12例数据作为测试集;在ACDC数据集上,70例数据作为训练集,10例数据作为验证集,20例数据作为测试集。实验结果表明,在Sy...  相似文献   

7.
基于CUDA的快速三维医学图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
目的:三维分割是医学图像分析和可视化中的重要组成部分,也是医学图像分割中的一个难点。水平集方法在三维医学图像分割中有很广阔的应用前景,但是该算法的计算量大,不能达到实时处理的要求。针对这个问题,提出了一种基于CUDA的并行加速方法。方法:采用NVIDIA公司的GPGPU模型CUDA,利用图像像素的独立性和偏微分方程求解的并发性,提高C-V水平集算法的分割速度。给出了并行计算的流程图,并对C-V水平集算法在CUDA上的实现进行了详细介绍。结果:实现了C-V水平集并行加速算法,该方法在保证分割效果的前提下,具有更快的分割速度。结论:所提出的方法是切实可行的,实现了快速的三维医学图像分割。  相似文献   

8.
三维医学图像序列的自动连续分割   总被引:2,自引:0,他引:2  
我们针对医学辅助诊断系统中从M R图像分割脑肿瘤的问题,改进了区域竞争算法,并利用它实现了医学图像序列间的连续自动分割,特别是脑肿瘤的分割和脑膜瘤的自动识别。模糊化区域竞争算法是为了更好的适应医学图像的模糊与不均匀的特点,而用区域增长做初始化可以给区域竞争提供用来竞争和合并的过分割区域。为了实现医学图像序列的自动连续分割,每一副切片的分割结果都会被用作初始化下一张切片;并且我们根据脑膜瘤的特点实现了它的自动识别。实验表明,我们的自动分割算法对仿真脑图像和真实脑图像均有较好的分割精度,并能满足系统对分割快速性的需要。  相似文献   

9.
医学显微图像分割方法研究进展   总被引:1,自引:1,他引:1  
医学显微图像分割是医学图像处理中的一个经典难题.针对近年来出现的新方法、新理论,对各种分割方法进行了系统论述,主要包括基于数学形态学方法、神经网络分割、模糊分割、小波分析、遗传算法、统计方法和基于特定模型等方法的图像分割.由于显微图像的复杂性,采用单一方法很难准确分割,故对混合方法也作了一定论述.文中还简要讨论了各种方法的特点和局限性.同时对分割的评价体系也做了简要论述.  相似文献   

10.
一种基于三维约束的医学图像序列分割新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于三维图像具有三维平滑、连续变化等特性,提出一种新的医学图像序列分割方法.该方法在计算过程中,只需手动设置第一幅图中主动形变模型的关键点位置.在其他图像中,首先采用预测和视频运动估计中常用的块匹配法优化主动轮廓模型的初始化位置,然后采用偏三维约束和梯度矢量流(GVF),从初始化位置开始在图像中进一步迭代收敛得到每幅图像中的最终轮廓位置.在一般的二维平滑基础上.达到三维平滑、三维分割的作用.与光流法、一般预测法等方法的实验结果相比,本方法可以显著提高分割的准确性及速度.  相似文献   

11.
This paper presents a method which uses multiple types of expert knowledge together in 3D medical image segmentation based on rough set theory. The focus of this paper is how to approximate a ROI(region of interest) when there are multiple types of expert knowledge. Based on rough set theory, the image can be split into three regions: positive regions; negative regions; boundary regions. With multiple knowledge we refine ROI as an intersection of all of the expected shapes with single knowledge. At last we show the results of implementing a rough 3D image segmentation and visualization system.  相似文献   

12.
基于level sets的医学图像分割   总被引:3,自引:0,他引:3  
医学图像分割是一个非常重要的研究领域.它主要应用于病人诊断、图像引导手术,以及医学数据可视化.解决这个问题的一个常用方法就是利用活动轮廓或"snake"来分割感兴趣的物体.文中给出两种活动轮廓模型,其中一种基于边缘停止函数,而另一种是一个能量最小化算法.两种方法都采用level-sets模型,利用一个Lipschitz函数φ来进行自动拓扑变化.实验表明第一种方法仅仅只能检测边缘梯度较大的物体,而第二种方法没有这样的限制.  相似文献   

13.
医学超声图像分割的一种新方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。实验表明,对于不同的医学超声图像,应用本研究方法均可得到比较清晰的分割结果,且显著地提高了分割图像的对比度,这对于固有对比度较低的医学超声图像来说不啻一种很有效的图像分割新方法,为临床诊断提供新的借鉴。  相似文献   

14.
一种基于模糊均差和小波变换的医学图像去噪方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
小波阈值萎缩法能够有效地去除图像中的噪声,去噪阈值直接影响去噪的效果,而噪声标准差在去噪阈值的确定中起着至关重要的作用。针对医学图像的特点、基于寻找更合适的噪声标准差估计方法,本研究提出了一种新的利用模糊均差代替普通标准方差估计噪声标准差的方法。在各层小波分解的低频图像中利用模糊积分估计噪声标准差,然后确定每一层去噪阈值,进行图像去噪。试验结果表明,本研究算法在去除噪声的同时也较好地保持了图像的细节。  相似文献   

15.
基于Snake模型的图像分割技术是近年来图像处理领域的研究热点之一.Snake模型承载上层先验知识并融合了图像的底层特征,针对医学图像的特殊性,能有效地应用于医学图像的分割中.本文对各种基于Snake模型的改进算法和进化模型进行了研究,并重点梳理了最新的研究成果,以利于把握基于Snake模型的医学图像分割方法的脉络和发展方向.  相似文献   

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