基于马尔可夫随机场的肝实质分割

介绍了马尔可夫随机场（markov random field,MRF）的基本理论,以及基于MRF的图像分割模型及其求解过程。利用MRF分割方法对肝脏CT图片进行了分割,实验结果表明：该方法能够有效对肝脏实质进行分割,在一些模糊区域有更好的分割效果,可用于CT图像序列中的肝实质自动分割。     

基于卷积神经网络和超像素的CT图像肝脏分割

肝癌是威胁人类健康的重大疾病之一。从医学影像中将肝脏组织准确地分割出来,是计算机辅助肝脏疾病诊断与手术规划中一个重要环节。由于肝脏的个体差异,周围器官的灰度值相似等因素,从CT图像中精准分割肝脏存在一定困难。提出一种结合卷积神经网络和超像素的CT图像肝脏自动分割方法。首先利用卷积神经网络进行目标检测,自动定位肝脏区域,再利用超像素算法对肝脏进行分割,最后进行腐蚀、膨胀、中值滤波等后处理。本文采用3DIRCADb公开数据集对提出的肝脏自动分割算法进行评估和验证,结果表明肝脏自动分割的DICE指标为0.951,VOE指标为0.0917,RVD指标为-0.018,显示出较好的分割精度。     

基于64排螺旋CT扫描数据的肝脏图像分割和三维重建

目的 研究肝脏CT扫描图像中肝脏和肝内血管管道的分割方法及3D肝脏应用于肝脏虚拟手术的可行性及实用性.方法 利用正常人肝脏64排螺旋CT薄层扫描数据集,采集二维图像数据,利用图像处理软件Photoshop和MIMICS软件对二维图像数据进行肝脏及其肝内管道的图像分割和三维可视化重建,并对3D肝脏及其内部血管管道的效果进行评价.结果 肝脏的64排螺旋CT薄层扫描数据集:共获得658层CT扫描图像.分割后的肝脏边界清晰.肝内管道数据无丢失.分割后图像连续观察肝脏连续性好,无中断现象.重建的肝脏轮廓能真实反映肝脏的实际体积,具有肝脏的解剖标志,重建的管道结构清晰,管道连续、自然.通过调节肝脏的透明度可同时显示肝脏和肝内的动脉、静脉和门静脉各分支.结论 利用Photoshop图像处理软件对不同扫描时相的图像进行分割,方法简单实用,分割效果理想,重建时采用二次域值设置可分别将肝脏和肝脏内部管道系统重建,重建后的肝脏模型三维效果逼真,立体感强.既能够显示肝内各主要管道系统的空间位置关系,又能准确地反映肝脏轮廓体积,为虚拟手术奠定了准确逼真的3D肝脏模型.     

基于改进的Snake模型分割肝脏的CT图像

Snake(主动轮廓线)模型,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法,利用围绕目标心形的圆环内平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量,将离散Snake算法与分段DP算法有效结合来获取肝脏CT图像的特征边缘点,以提高Snake算法的收敛速度.最后利用单调性原则对肝脏CT图像的边缘点进行分区,在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的肝脏CT图像边缘,最后用Roipoly函数,由这些坐标显示原输入图像,得到BW的二值图像,最终可以显示完整的CT值没有改变的肝脏图像.     

胆囊切开取石和胆囊切除术的可视化研究

目的 研究64排螺旋CT的肝脏、胆道及胆囊结石数据,进行图像程序分割、三维重建和虚拟胆囊切除术.方法 肝脏和胆道64排CT原始扫描数据的采集,通过自适应的区域生长算法对CT序列图像进行图像程序分割自动提取,采用MIMICS10.0软件和自行设计的软件对程序分割的图像数据进行三维重建,得到肝胆三维模型的数据并以STL格式导入FreeForm Modeling System进行配准和平滑,利用系统的力反馈设备Phantom进行胆囊切开取石和胆囊切除虚拟手术.结果 利用自适应区域生长算法进行胆囊结石和肝脏的图像程序分割速度快、效果满意,可获得胆囊结石和肝脏的分割数据.进行三维重建后的肝胆三维模型结构清晰、立体感强,形态逼真,在FreeForm Modeling System系统中司完成胆囊切除的虚拟手术.结论 本文提出的这种方法可以正确有效快速地完成64排螺旋CT的胆囊结石数据图像程序分割、三维重建及胆囊的虚拟手术,为胆总管和肝内胆管结石的三维可视化及虚拟手术提供思路.     

交互式分割软件在肝脏局灶性病灶CT图像中的应用初探

[目的]探讨交互式分割软件在肝脏局灶性病变CT图像中的应用.[方法]建立基于机器学习的肝脏局灶性病灶的交互式分割软件,通过学习判别式模型,对每一个像素进行病灶/非病灶的判别,从而实现区域分割.软件对PhotoshopCS4建立的理想单幅及序列ROI图像模型进行分割后,进而在肝脏局灶性病灶的CT图像上进行分割.[结果]理想的单幅及序列ROI模型中,前景随机选择不同灰度值及直径的ROI区时,均可精确分割出所有ROI区.单幅及序列CT图像分割中,前景分别选择肝癌消融后肿瘤完全灭活(低密度)及肝脏局灶性结节增生(高密度)病灶,软件正确分割病灶与周围正常组织区域;以Photoshop人工分割作为金标准,比较软件单独及序列分割的面积,差异无统计学意义(P＞0.05).[结论]基于判别模型学习的交互式分割软件初步成功应用于肝脏局灶性病灶CT图像的分割.     

基于偏微分方程的CT图像分割及其MATLAB实现

CT图像在医学影像领域的应用最为广泛,CT图像的分割对病变区域的提取、组织定位、组织测量以及实现三维重建有着非常重要的作用.近年来,基于偏微分方程的图像分割作为一种比较新颖且有效的图像分割方法,逐渐成为研究的热点.本文对基于偏微分方程(PDEs)的GAC和C-V两种图像分割模型进行了探讨,利用MATLAB语言编程实现.并结合实际CT图像进行了实验研究,为这些模型在CT图像的分割上的应用提供科学依据.     

基于深度学习的肺部CT图像分割研究进展

肺部CT图像分割是早期筛查和诊断肺部疾病的关键。传统的CT图像分割技术（如阈值法、聚类法和区域生长法）存在精确性差、效率低和鲁棒性差的问题。随着深度学习的发展，基于深度学习的模型在CT图像分割方面表现出卓越的能力。本文结合近年来国内外研究文献，对深度学习的算法发展及其在肺部CT图像分割中的应用进行综述。文献复习结果表明，采用图像分割评价指标Dice相似系数（Dice similarity coefficient,DSC）对算法性能进行评估，肺部CT图像分割深度学习算法的DSC均大于0.9。这些结果表明深度学习能实现精确、高效和鲁棒性的肺部CT图像分割。同时，未来需要对医学图像的复杂性，深度学习数据集的大小、隐私性、网络架构设计和模型可解释性等难题进一步深入研究。     

ITK在肺CT图像分割中的应用探讨

目的探讨ITK在肺CT图像分割中的应用,尝试将其用于肺结节的计算机辅助检测。方法分别应用ITK中的连接域值等图像分割算法对肺CT图像进行分割,并对结果进行比较。结果不同的分割算法处理结果不尽一致,表明图像分割是图像处理中的难点之一。结论肺CT图像的分割非常困难,ITK提供的诸多算法中,Connected Threshold Image Filter算法对肺分割效果较好。     

阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用

目的 探讨阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用价值.方法 选择20张患有肝包虫病的病患CT图像,对CT图像进行归一化预处理,然后对其进行阈值法分割.结果 成功分割17 张,分割失败3张,分割成功率为85%,过度分割和漏分割情况较少,分割的结果 图像比较清晰饱满,光滑连通性好,基本没有线条缺损的现象.结论 阈值法适合肝包虫病CT图像的分割,基本能达到比较准确的判断.能很好地帮助肝包虫病CT图像的纹理特征、形状特征及其他特征的提取,较理想地将目标与背景分开来实现分割.     

一种基于BP网络的CT图像肝实质分割算法

提出一种基于BP网络分割CT图像序列中肝实质的方法。首先选取训练样本，提取样本图像中肝脏的纹理特征，作为输入向量，以对训练样本手工分割的结果作为导师信号，对BP神经网络进行训练，再用训练好的网络对CT图像序列中的肝实质进行分割，最后对分割后的结果进行三维区域生长及孔洞填充处理。实验结果表明：该方法能够有效的对肝脏纹理特征明显的CT图像序列进行分割，可用于CT图像序列的自动分割。     

基于U型全卷积神经网络的腹部动脉CT图像分割算法研究

目的 为了精确分割腹部动脉血管,提出一种基于深度学习的全自动腹部动脉CT图像分割算法.方法 采用区域不平衡块生成方法 提取CT血管横断面、冠状面和矢状面图像特征,接着采用U型全卷积神经网络对块特征进行训练与分割,最后采用最大体素保留法获得三维血管分割图像.选用120例患者腹部CT血管图像进行网络训练和分割实验,分割结果...     

基于种子区域增长的胆管分割方法研究

目的：对CT片中的胆管进行分割。方法：采用图像分割技术中的种子区域增长法,首先,选取种子点,得到种子点所对应CT值和相邻26个点均值,然后以种子点所在位置为起点往其临近26点扩散。若其临近点CT值与种子点CT值差值在正负10个HU或者均值满足相同要求则该点为同类点,依次类推,直到不再有同类点时算法结束。结果：自动分割的准确率〉80%,计算误差〈10%。结论：基于种子区域增长的分割方法能自动地有效地对胆管进行分割。     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。