基于自适应标记分水岭算法的肝脏CT图像自动分割

目的为减少人工交互提出了基于自适应标记分水岭的CT系列图像肝脏区域自动分割算法。方法首先对图像进行形态学重构运算以平滑图像,然后计算多尺度形态学梯度,同时提出利用梯度图像非零的局部极小值点的均值进行自适应标记提取,以避免分水岭的过分割和欠分割,再结合肝脏为最大的实质性脏器和相邻图像的相似性实现CT系列图像的肝区自动分割。结果该算法能自动、快速地提取CT系列图像中的肝脏区域。结论分水岭算法能准确定位区域的边缘,通过选择合适的阈值对梯度图像进行标记以抑制分水岭的过分割,实现医学图像中感兴趣区域的自动分割。     

基于Prewitt算法的颅内CT图像病灶分割算法

针对颅内CT图像病灶周围存在大量噪声,分割结果欠佳的问题,本研究提出基于Prewitt算法的颅内CT图像病灶分割算法。首先采用改进型中值小波去噪算法,去除颅内CT图像中的噪声点,优化图像质量;然后使用基于Prewitt算法的图像分割法,完成去噪后CT图像的病灶分割。结果表明,本研究算法在分割颅内CT图像病灶时,错分率为对比算法的1/10,并可将颅内CT图像的噪声点全部去除。说明该算法对颅内CT图像病灶的分割可行性,可用于颅内CT图像病灶分割。     

基于分水岭算法的交互式三维分割方法

背景：在临床中准确对人体组织进行三维分割能提高临床诊断的准确性,但传统的分水岭算法存在过度分割问题,难以实现人体组织的三维分割。 目的：为准确三维分割人体组织,减少图像中伪极小值点对图像分割的影响,提出了一种基于控制标记符分水岭的交互式三维分割方法。 方法：提取CT序列图像的内部和外部标记符,以此修正梯度图像并进行分割;在此基础上,根据序列图像上下层的相似性,利用人机交互进行组织结构的三维分割。首先在第一张序列图像上手工选取感兴趣区域上的一个点,借助同一组织在连续CT序列图像上面积的重叠关系即可从三维序列图上提取出感兴趣区域。 结果与结论：基于控制标记符的分水岭算法解决了直接应用梯度图像进行分割的过度分割问题,便于进一步分割图像。利用基于分水岭算法的交互式三维分割方法得到的三维分割结果经过三维可视化后可清晰、准确地反映组织的三维特征。     

改进的区域生长算法在医学图像分割中的应用

通过对颅脑CT图像的特征分析，引入阈值法和边缘检测以改进区域生长算法，用此法自动剔除CT图像的头架与头垫。实验结果表明，此算法能得到令人满意的结果，不仅剔除了头架与头垫，而且保留了皮肤信息。此方法能克服传统区域生长法的不足，能自动、快速、有效地分割颅脑CT图像。     

图像分割在医学图像处理中的应用

目的讨论了医学图像处理中图像分割的几种算法。方法讲述了几种图像分割的算法，并应用于实际的医学图像处理中。结果每种图像分割算法与图像处理都有各自不同的处理效果，各有优、缺点。结论在具体实际情况的使用中，根据不同的情况采用不同的分割算法，以达到更好的效果。     

遗传算法在医学图像分割中的应用

图像分割（lmage Segmentation)是图像处理中的主要问题,同时也是一个学术难题,长期以来人们在努力寻找进行图像分割的算法,到目前为止还没有一个普遍认可的算法。1973年,美国教授J.Holland提出了遗传算法（Genetic Algorithm,GA)在很多领域获得进展,并在90年代被学引入图像分割领域。本简要介绍了图像分割及遗传算法的基本原理,着重探讨了近年来遗传算法在图像分割一个重要的应用领域－医学图像分割领域中的应用。     

基于Random-Walk算法的DR图像分割方法

本文算法对原图像进行快速Mallat小波分解得到骨干图后,利用其高频子带梯度信息优化边的权重,并在概率阈值的准则下对争议区域做进一步划分,最后把最大到达概率所在类的标签赋予未标定顶点,并扩展到原图像,得到分割边界。用微软GrabCut分割数据库图像和实际DR图像对该算法进行了验证,该算法能快速而有效地分割出特定的图像,适用于DR图像的分割,为进行组织增强和进一步提高DR图像质量打下基础。     

颅脑MRI图像的分水岭分割方法研究

针对颅脑MRI图像的模糊特点和实际应用的要求,提出了一种改进的分水岭算法。从图像的结构信息考虑,由于噪声产生的谷底值很小,而对应于真正的区域,每个区域的最小谷底会有一个很大的动态值,这个值与没有噪声时的谷底动态值相近。因此,只要简单地给一个阈值,就可以将那些由噪声产生的谷底滤掉,从而也就抑制了过分割问题。结果表明,该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果,并且具有较强的抗噪声能力。     

核磁共振图像分割算法及应用进展

核磁共振成像(MRI)以其无辐射、多方位成像、空间分辨率高等优点在影像医学领域广泛应用,核磁共振图像的分割也发挥着越来越重要的作用.对应用较广的核磁图像的分割算法的原理和应用进行了系统的综述,将核磁图像分割算法分为5个主要研究方面:基于阈值,基于模式识别,基于活动轮廓模型,基于马尔科夫随机场(MRF),基于图切割;给出了不同算法分割特点和相关应用范围,并将部分算法应用在腹部核磁图像上进行分割实验,展示了不同算法分割核磁图像后的效果和特点.最后,展望了核磁图像分割的未来的发展趋势.     

医学超声图像分割技术的研究及发展趋势

图像分割在医学超声图像的定量分析和定性分析中均扮演着十分重要的角色 ,它直接影响到后续分析和处理工作。目前 ,虽然文献中记载着大量的图像分割方法 ,但对于具有复杂特性的医学超声图像 ,这些方法往往显得无能为力。本文拟在分析医学超声图像特性的基础上 ,对医学超声图像分割方法作一综述和评价 ,并对其发展趋势进行了展望     

智能肝肿瘤CT图像分割

提出了一种智能肝肿瘤CT图像分割的新方法.该方法将医学专家的高层知识融合到图像分割算法中,使算法具有智能性,能够更加准确、快速地实现分割.根据医学图像分割不同阶段的特点以及不同算法的适用性,结合了多尺度分水岭变换与模糊聚类方法,从总体上达到最佳效果.将图像空间信息引入传统的基于灰度的模糊C均值聚类算法中,对传统的模糊C均值聚类算法的目标函数进行修正,推导出修正后算法的迭代公式,并证明了迭代的收敛性.对实际CT肝肿瘤图像的分割实验结果验证了所提方法的有效性.     

一种基于Snake模型的脑部CT图像分割新算法

针对目前传统的Snake模型图像分割算法的力场捕捉范围小、对初始轮廓的选取敏感以及对轮廓曲线难以收敛到 细小深凹边界的缺陷,提出一种基于Snake 模型的脑部CT图像分割新算法。算法首先运用Canny 边缘算子对图像进行 边缘检测,将边缘检测图像叠加到原始图像上,然后再运用Snake模型和梯度向量流（GVF）Snake模型分别对叠加图像进 行分割。实验结果表明,该算法克服了传统Snake 模型和GVF Snake 模型因边缘轮廓不清晰造成的漏分割情况,防止了 GVF Snake模型由于GVF力场的相互作用所造成的过分割现象,同时,还能促使轮廓线收敛到细小深凹边界,提高定位精 度,具有更好的分割效果。     

A Tongue-images Segmentation Method Based on Local Restoration and Watershed Algorithm

Objective: To propose a method to segment tongue-images efficiently, and extract tongue-body accurately and quickly. Methods: Firstly, a kind of color-images' pre-processing technique was used to solve tongue-surface reflection problem. Neighbouring and similar region's information was used to restore the region with tongue-surface reflection problem by replacement. Secondly, the restored image was transformed into a gray one, and then processed by mathematical morphological operation-dilation to get a closed-loop edge. The third technique used was watershed algorithm, which is an usual tool in image segmentation. 'Watershed' function of matlab software was used to complete this algorithm. After that, region-combination technique was used. Through measuring neighbourship and similarity of regions, a non-objective and non-background region was merged into one of its neighbouring regions. This step was repeated until only two regions, objective and background regions, were left in the image. At last, corresponding to the merged image, tongue-body image was got from the original image. Results: 316 images were randomly taken from the image library for experiments, and 299 images were correctly segmented, so, the successful ratio is 94.62%. On the other hand, average time of running this method was about 50 s under whole sampling environment. Conclusion: The method presented in this paper can segment a tongue-body image from its original one effectively, and thus laying a good foundation for the following analysis work.     

基于SIFT特征和近似最近邻算法的医学CT图像检索

针对医学X线计算机断层(Computed Tomography,CT)图像,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale InvariantFeature Transform,SIFT)特征和近似最近邻算法的检索方法。首先通过SIFT算法得到图像的特征点和相应的特征向量,再采用近似最近邻算法进行SIFT特征向量的匹配搜索,得到数据库中与参考图像最相似的图像序列。实验结果表明,该法能检索到与目标图像细节相符的结果,大大提高了检索速度。与传统的基于纹理的检索方法相比,查准率和检索结果与目标图像的相似程度方面更佳,符合医学CT图像检索的要求。     

一种电阻抗图像与CT图像融合方法研究

研究一种电阻抗功能图像与CT结构图像相融合的方法,获得既能反映电阻抗分布又能反映组织结构的医学图像.以人体呼吸过程的电阻抗图像及胸部CT图像的融合为例,首先采用disk算子对CT图像滤波,再用canny算子提取CT图像轮廓,将提取后的结构图像构建EIT正问题模型,并进行正问题求解,更新灵敏度矩阵,且基于共轭梯度算法重建EIT图像,然后用小波算法将EIT图像与CT结构图像进行融合.在融合图像中,电阻抗功能变化信息在结构图像中凸显出来,可实现电阻抗变化区域的初步定位.研究结果表明,电阻抗功能图像与CT结构图像的融合有效、可行.本研究为实现电阻抗成像技术与其他成像技术的信息互补、进一步发挥EIT功能成像技术的优势奠定基础.     

带有预处理的计划CT和在线CT的形变配准方法

CT扫描中,水溶性碘造影的存在使得计划CT和在线CT图像中血管内的HU值出现非常大的偏差,从而导致计划CT和在线CT图像错配。针对该问题,本研究提出了一种基于预处理的计划CT和在线CT形变配准方法。首先,根据CT图像组织和结构的信息,利用阈值分割方法分割出血管,并将所有分割中最大的联通区域作为初始分割的强化血管;其次,利用分割得到的强化血管区域外扩5 mm,作为外扩的强化血管,并将血管用固定的HU值进行填充;最后,对完成填充后的图像利用Demons算法进行形变配准。实验结果显示本文提出的带有预处理的形变配准方法,可以较好地解决水溶性碘造影剂引起的CT错配问题。     

CT图像中大脑边界的提取与跟踪及其算法实现

在医学图像处理诸多领域中,边界跟踪具有非常重要的应用价值,以往的边界跟踪算法用来跟踪颅部ＣＴ图像中的复杂大脑边界,经常出现误跟踪或异常中断,作者对已有算法进行了修改,以“知识制导”为特征的本算法准确性高,需要人工干预少。     

多层螺旋CT研究进展

本文综述了多层螺旋CT的近期研究进展。对CT扫描结构、锥形束重建算法、螺旋CT重建算法、检测器排列等方面进行了评述,对各种方法的扫描时间、扫描覆盖范围、空间分辨率进行了比较和评价,并展望了多层螺旋CT今后的发展方向。