医学图像分割方法综述

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基于UNet结构改进的医学影像分割技术综述

基于UNet结构改进的医学影像分割技术综述

注意力机制是一种提高模型性能的重要技术,可以帮助模型更好地聚焦于图 像中的关键区域。在UNet模型中,一些研究引入了自注意力机制(如Swin Transformer)来增强模型的上下文信息捕捉能力。此外,还有一些研究通过引 入通道注意力机制和空间注意力机制来进一步提高模型的性能。
(1)增加上下采样过程中的信 息保留
针对传统UNet结构在上下采样过程中信息丢失的问题,一些研究者提出了利 用残差连接、跳跃连接等方式来保留更多的信息。例如,残差UNet通过在编码器 和解码器中加入残差连接,使得网络能够更好地保留细节信息。跳跃连接的变 种——扩大解码器(Attention-UNet、ASNet等)
自UNet网络提出以来,其在医学图像分割领域的应用得到了广泛的和研究。 随着研究的深入,研究者们对UNet网络进行了多种改进,如增加网络深度、使用 不同的激活函数、引入注意力机制等,以提升其性能和泛化能力。
2、UNet网络医学图像分割在医学领域的应用现状与效果评估
UNet网络在医学图像分割中的应用非常广泛,包括CT、MRI、X光等医学图像 的分割。这些医学图像的分割对于医学诊断和治疗至关重要。例如,通过分割肿 瘤组织与正常组织,可以帮助医生准确判断肿瘤的性质、大小和位置,从而制定 出更精确的治疗方案。
例如,如何进一步提高网络的感知能力和泛化能力,以及如何将先验知识更 好地融入网络结构中等方面还有很大的提升空间。未来需要更多的研究工作来进 一步优化UNet结构及其相关变种,以更好地应用于医学影像分割任务中,从而为 医生提供更加准确和可靠的诊断依据。

最新图像分割技术在医学中的应用精品版

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2020年图像分割技术在医学中的应用精品

数字图像处理

课程论文

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图像分割技术在医学中的应用

摘要:图像分割是图像处理和分析领域的经典难题,医学图像分割是图像分割中一个重要方面和应用领域,同时也是病变区域提

取、临床实验、特定组织测量以及实现三维重建的基础。在临床应用和医学研究中具有重要的研究意义。本文整体上对基于阈值选取、基于区域、基于边缘检测的图像分割三种方法进行了分析、研究和实验,总结出各个方法的优缺点,从而可以达到更好的分割医学图像的目的。本文对现有的各种图像阈值分割方法进行综述, 重点介绍了基于图像灰度直方图的阈值分割方法。

关键词:医学图像;图像分割;阈值;边缘检测;Hough变换

医学图像的组织结构复杂位置重叠,一般情况下,将一幅医学图像分为目标区域和背景区域,其中目标区域就是指病变区域或者含重要诊断信息的区域,是临床治疗的重要对象;背景区域是指医学上面认为正常的区域。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊涵义的区域与背景区域分割开来,为后续的定量、定性的分析和处理工作打下基础。图像分割对于医学图像处理非常重要,只有准确地从图像中提取出信息,才能保证医学系统的可靠性,并为三维重建打下基础。。目前的图像分割方法有多种,为了达到更好的分割,对不同的分割任务,可采用了不同的分割方法。主要方法有基于阈值选取的图像分割、基于区域生长的图像分割和基于边缘检测的图像分割三种方法。其次阈值法是最基本的图像分割方法之一, 被应用于很多领域, 特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用,基于阈值选取的图像分割包括:灰度阈值分割、直方图阈值分割、最大熵阈值分割、二维最大熵阈值分割、局部阈值分割等方法等。

图像分割综述

图像分割综述

摘要

图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术,分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。

在阅读大量文献的基础上,本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述,对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳,并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。在此基础上,为了对图像分割理论有更直观的认识,本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法,用MATLAB软件进行了基础的仿真,并对结果进行了分析和总结,

本文重点对一些近年来新兴的算法,比如水平集(Level-set)算法、马尔科夫随机场算法(Markov)、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨,对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。

关键词:图像分割;边界;区域;水平集;马尔科夫

Abstract

Image segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.

Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.

图像分割技术在医学图像处理中的应用综述

图像分割技术在医学图像处理中的应用综述

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图像分割技术在医学图像处理中的应用综述

陈菲 4涂春4周琪4苏秦4王亚乾4唐鸿俊

中山大学新华学院生物医学工程学院!广东广州!>&$>"$

摘4要 图像分割是将图像划分为若干个具有独特性质区域的过程 分割结果直接影响着后续任务的有效性 研究

分析 信息收集等都需要图像分割 !

#="D 是目前医学图像最常见的图像格式 对!#="D 图像的分割与处理是诊断和治疗的关键技术 能够提供准确可靠的诊断依据 本文对_X =9人机交互模型 区域生长 基于深度学习的i 25?E 和d =5算法以及模糊=均值的图像分割方法进行综述 最后进行总结和展望图像分割技术在医学图像处理上的应用价值

关键词 图像分割技术 医学图像 !

#="D 44图像分割是指将图像中在某种标准下的不同区域区分开来(分割所得到的不同区域是互不交叉的)每个区域都满足特定区域的一致性&)'(医学图像分割是医学建模的主要组成部分)由于图像的复杂性与多样性)医学图像分割较一般的图像分割有着更大的难度&('(本文主要介绍目前半自动分割和自动分割方法在医学图像上的应用(

&半自动分割

半自动分割是一种结合手工和计算机的交互方式)允

许人工交互式操作提供一些有用的信息)然后由计算机进行分割处理(

$&$交互式_X =9模型

选择需要处理图像的^"#区域)利用高斯函数进行去噪平滑)采用结合了=

9模型"对平滑区域进行全局分割%和_

X 9模型"利用梯度和曲率进行边缘检测%的_X =9模型在^"#区域上进行分割)得到感兴趣区域的粗分割结果(为精确地得到感兴趣区域的轮廓&3')选取了一种无损边缘的膨胀搜索算法)既精确地提取了轮廓信息)又使图像的其他重要数据信息尽可能保留(

基于CT图像的结肠分割综述-2.0(曹剑钊)

基于CT图像的结肠分割综述-2.0(曹剑钊)

基于CT图像的结肠分割综述

1引言

1.1背景及来源

结肠癌是最常见的消化道恶性肿瘤之一,占胃肠道肿瘤的第3位,好发部位为直肠及直肠与乙状结肠交界处。超过90%的结肠癌是由结肠息肉长期恶化而造成的。所以,尽量早的检查出结肠息肉并治疗是有效避免结肠癌的有效方法。

传统的光学结肠镜检查可以使息肉变得肉眼可见,便于医生诊断,然而它的缺点也很明显:给病人身体带来很大的不适。随着体绘制和可视化技术的成熟,虚拟结肠镜(Virtual Colonoscopy ,VC)技术应运而生。它利用CT或者MRI图像,重建整个结肠内腔的三维结构,通过在整个结肠内部进行漫游来寻找检测结肠内壁上的突起及息肉等异常病变的结构,模拟传统的光学结肠镜检查。虚拟结肠镜具有非侵入性的特点,能够很大程度地减少病人在检查时的不适,适于早期体检和肿瘤的早期发现。本课题来源于东软医疗IT事业部的虚拟结肠镜项目组,目的是实现对结肠CT图像的准确分割,进而为提取中心线和后续虚拟内窥做准备,达到独立开发东软虚拟结肠镜软件,配合东软CT一同使用的目标。

1.2虚拟结肠镜检查过程

虚拟结肠镜检查可以在拥有CT扫描仪的医院门诊部或治疗中心进行,检查一般分为四个步骤。首先病人要进行清肠准备,一般是扫描的前3-4天只吃流食来避免结肠内残留食物,在扫描前一般还会进食钡餐来标记结肠中没被排净得残留物,同时医生还会给病人置入一个直肠管,向结肠中灌入二氧化碳或空气以便能够使结肠膨胀得到清楚的数据。第二步是给病人进行CT扫描,一般都会扫描两次,一次俯卧,一次仰卧,大约需要10-20分钟,由放射科医生在熟练技师的辅助下完成。扫描过程中,医生会让病人保持不动,并且屏住呼吸几秒钟。第三步,对扫描出来的CT图像进行三维重建和一些预处理。这一步中,对结肠的准确分割是最重要的一步,它直接决定后续检查诊断的准确性。最后一步就是利用面绘制或体绘制在结肠内腔进行虚拟漫游检查息肉。

人工智能的医学超声图像分割和分类技术综述

人工智能的医学超声图像分割和分类技术综述

人工智能的医学超声图像分割和分类技术综

引言

随着人工智能技术的快速发展,它在医学领域的应用也越来越广泛。其中,医

学超声图像分割和分类技术是人工智能在医学领域中的重要应用之一。本文将综述人工智能在医学超声图像分割和分类方面的最新研究进展,探讨其在医学诊断中的应用前景。

一、医学超声图像分割技术

医学超声图像分割是将超声图像中感兴趣的结构或区域从背景中分离出来,以

提取有关病变的信息。传统的超声图像分割方法往往需要人工干预,费时费力且易受主观因素影响。而人工智能技术的引入,使得超声图像分割更加高效准确。

1. 深度学习在超声图像分割中的应用

深度学习作为人工智能的核心技术之一,在超声图像分割中取得了显著的成果。通过建立卷积神经网络(CNN)模型,可以自动学习超声图像的特征,并实现准

确的分割。例如,U-Net模型是一种常用的深度学习模型,它通过编码器和解码器

结构来实现图像的分割。研究者们通过对大量超声图像数据进行训练,使得U-Net

模型能够准确地分割出肿瘤、器官等结构。

2. 基于图像特征的超声图像分割方法

除了深度学习模型,还有一些基于图像特征的超声图像分割方法。这些方法主

要利用超声图像的纹理、形状、亮度等特征进行分割。例如,基于区域生长算法的方法可以根据超声图像中的局部特征将感兴趣的区域进行分割。此外,还有基于图像阈值分割、边缘检测等方法,它们在一定程度上可以实现超声图像的分割。

二、医学超声图像分类技术

医学超声图像分类是将超声图像按照不同的类别进行分类,以帮助医生进行疾

病诊断和治疗。传统的超声图像分类方法主要依赖于人工提取特征和设计分类器,存在主观性和不稳定性的问题。而人工智能技术的应用可以有效解决这些问题。

医学图像分割技术综述

医学图像分割技术综述

2007年3月 阴 山 学 刊 Mar.2007 第21卷 第1期 YINSHAN ACADEMIC JOURNAL Vol.21 No.1

收稿日期:

作者简介:

1 图像分割的目的和意义

图像分割是按照某种特征(如灰度、频谱、纹理、彩色特征等)将图像分成一些有意义的区域。在这些区域内部,其特征往往是相同的或相似的,而相邻区域彼此特征则不相同,区域之间存在边界。图像分割技术是图像处理和分析中的关键技术。医学图像分割从本质上来说也是一个根据区域内特征的相似性以及相邻区域间特征的不同把图像分割为若干区域的过程。从图像中把感兴趣区分离出来是是制约医学图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成不同性质(如灰度、纹理等)的区域,从而把感兴趣的区域提取出来,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。

医学图像分割在临床诊断、病理分析以及治疗方面具有重要意义,具体表现为:(1)图像分割的结果常用于生物医学图像的分析;(2)用于测量人体器官、组织或病灶的体积;(3)用于医学图像的3D重建方面,便于可视化、以及放疗计划中的3D定位等;(4)图像分割结果可用于在不丢失有用信息的前提下进行数据的压缩和传输;(5)因为分割后的图像与噪声的关系减弱,所以具有降噪功能。

2 医学图像分割技术的发展

随着计算机技术的发展和普及,医学图像分割技术也经历了一个从人工分割到半自动分割和自动分割的逐步发展过程。早期的图像分割完全是靠人工完成的。完成的方法是在原始图像上直接画出期望的边界。这种方法费时费力,分割结果与分割者的解剖知识和经验有直接关联,分割结果不是特别理想。半自动的分割方法把操作者的知识和计算机的数据处理能力有机地结合起来,从而完成对医学图像的交互分割。它比人工分割法大大减少了人为因素的影响,而且分割速度快,分割精度高。但分割结果在一定程度上还要依赖操作者的知识和经验。近年来图像分割领域中

传统分割方法综述_概述及解释说明

传统分割方法综述_概述及解释说明

传统分割方法综述概述及解释说明

1. 引言

1.1 概述

在图像处理领域,分割是一种重要的技术,用于将图像划分成不同的区域或对象。传统的图像分割方法是指在深度学习盛行之前,常用的基于数学和图像处理算法的方法。这些方法通过不同的计算方式来实现对图像中目标或感兴趣区域的自动提取与识别。

1.2 文章结构

本文将对传统分割方法进行综述和解释说明。整篇文章主要包括引言、传统分割方法综述、分割方法解释说明、主要挑战和限制因素以及结论与展望五个部分。

1.3 目的

本文旨在回顾和总结传统分割方法,并深入解释这些方法中常用的阈值分割、边缘检测和区域生长等原理和算法。同时,我们也将讨论传统分割方法所面临的主要挑战和限制因素,并展望未来发展方向。通过对这些内容的全面介绍,读者可以更好地了解传统分割技术在不同场景下的应用及其局限性,从而为进一步研究和改进传统分割方法提供指导和启示。

2. 传统分割方法综述

2.1 定义和背景

传统的图像分割是指利用计算机算法将一幅数字图像划分为若干个不同区域或对象的过程。图像分割经常是许多计算机视觉和图像处理任务的前提和基础,如目标检测、目标跟踪以及图像分类等。通过对图像进行分割,可以更好地理解和处理图像中的各个部分,进而实现更复杂的应用。

2.2 基于阈值的分割方法

基于阈值的分割方法是最简单常见的一种方法。它通过选择适当的灰度级别阈值,将原始图像划分为两个或多个区域。其中,全局阈值处理技术只使用一个全局阈值对整幅图像进行二值化;而自适应阈值处理技术针对不同区域采用不同的阈值,以适应场景中光照变化和噪声等因素。

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述


surface )模型。



形变轮廓模型:使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体 边缘靠近,外力推动轮廓运动,而内力保持轮廓的光滑性。 形变表面模型:以更高效、更快地利用三维数据,而且更 少地需要用户交互或指导。 优点:能够直接产生闭合的参数曲线或曲面,并对噪声和 伪边界有较强的鲁棒性。还有一些形变模型利用了形状先 验知识和标记点集合(point sets )等先验知识 可以使分 割结果更为健壮和准确。 缺点:参数形变模型的固定参数与内部能量约束限制了其 几何灵活性,不能随意改变拓扑形状,并且对初始形状敏 感。 改进:提高算法自动化程度,同时维持形变模型的原有优 点;气球理论,梯度矢量流(GVF)概念等。
医学图像分割

医学图像:CT、正电子放射层析成像技术(PET )、单光子辐 射断层摄像(SPECT)、MRI、Ultrasound(超声)及其它医 学影像设备所获得的图像; 特殊性:成像复杂、干扰繁多、个体多样性 现状:方法多,没有统一的标准


相 似 性
区 域 分 割
阈值法
区域生长和分裂合并 分类器和聚类 统计学
其它分割方法



基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题,而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。 基于神经网络(ANN):神经网络模拟生物特别是人类大脑的学习过 程,它由大量并行的节点构成。每个节点都能执行一些基本的计算。 学习过程通过调整节点间的连接关系以及连接的权值来实现。方法是 将图像分割问题转化为诸如能量最小化、分类等问题,从而借助神经 网络技术来解决问题,其基本思想是用训练样本集对ANN进行训练以 确定节点间的连接和权值,在用训练好的ANN去分割新的图像数据。 基于数学形态学:大多数系统都采用形态学算子来对图像进行预处理 或后处理,如形态学分水岭算法等

关于医学图像分割的综述

关于医学图像分割的综述

关于医学图像分割的综述

Review of Medical Image Segmentation

郭敬*秦茂玲赵文莉

GUO Jing QIN Mao-ling ZHAO Wen-li

doi:10.3969/j.issn.1672-9528.2010.05.16

Abstract Medical image segmentation medical image processing is the most basic and most important tech-nology of medical image processing.The aim is to segment image space into some interesting areas.Medical im-age segmentation determines the development of other related technologies of medical image processing.Based on a lot of reading at home and abroad recent literature,a rather complete survey on medical image segmentation methods is given in this article.

Keywords Medical image segmentation Image segmentation evaluation

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述

随着计算机技术的发展,图像分割在很多领域都得到发展并被广泛应用,在医学临床上的应用更是越来越明显和重要。找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义。文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结。

标签:图像分割;区域生长;聚类;水平集;图割

1 概述

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础。分割结果直接影响着后续任务的有效性和效率[1]。图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来,分割过程主要基于图像的固有特征,如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域[2]。医学图像分割是医学图像进行后续操作的必要前提,学者通过大量的研究得到了很多自动快速的分割方法。

2 图像分割方法分类

医学图像有各种成像模态,比如CT、MRI、PET、超声等。由于医学图像本身的复杂性和多样性,如灰度不均匀、低分辨率、弱边界和严重的噪声,准确分割是个相当棘手的问题,分割过程中在目标区域里出现的一些问题都将导致图像分割结果不准确。近年来,众多图像分割方法中没有任何一种算法能适用于所有图像。图像分割方法一般是基于图像的,即利用图像梯度、亮度或者纹理等就能从图像中获得信息进而对图像进行分割,主要有聚类法、区域生长、水平集、图割等算法。

2.1 聚类法

聚类算法简单的包括K-Means算法和Fuzzy C-Means(FCM)。

K-Means算法是基于距离的硬聚类算法,通常采用误差平方和函数作为优化的目标函数,定义误差平方和函数如下:

其中,K代表聚类的个数,Cj(j=1,2,…,K)表示聚类的第j类簇,x 表示类簇Cj中的任意一个数据对象,mi表示簇Ci的均值。从公式中看出,J是数据样本与簇中心差异度平方的总和,K个类聚类中心点决定了J值的大小。显然,J越小表明聚类效果越好。

医学图像分割文献综述

医学图像分割文献综述

前言

随着科学技术的发展,生物切片图像在生命科学、医学、农业等领域得到越来越广泛的应用。通过对切片图像进行图形、图像处理,可以从图像中提取有意义的目标.并重建出三维模型.为人们提供便利。与其他图像相比,生物切片图像具有颜色相近、灰度不均匀、边缘复杂等特点,增加了图像分割的难度。

常用的图像分割方法有阈值法、基于边缘的方法、基于区域生长的方法等。对于生物切片图像,传统的分割技术或失败,或需要特殊的处理技术⋯。新兴的数学形态学技术在滤波去噪、保持轮廓信息等方面有着明显的优势。因此,

形态学常与分割方法相结合,如用形态学改进边缘检测效果,应用于生物组织的纹理分割I,以及生物切片的交互式区域分割等。本文探讨形态学与阈值方法相结合的模板法。以实现医学病理切片图像中真皮区域分割

2.2医学图像分割概述算法应用与研究

图像分割是图像处理中的关键问题,分布的区域,得到的图像称为分割图像,

可以给出如下图像分割的定义[1】:它把图像分成若干个按照一个或几个特征均匀表示的是区域信息。借助集合概念对图像分割令集合R代表整个图像区域,对R的分割可以看着将R分成N个满足以下五个条件的非空子集;Ⅳ

①lJRi=R

f=l

②Rin母=a,对所有的i和j,f≠J

③P(Ri)=TRUE,i--1,2一·N

④P(RiA母)=FALSE,i≠J

⑤Rf是连通的区域,i=l,2···N

条件①指出在对一幅图像的分割应将图像中的每个像素都分进某个子区域中;条件②指出在分割结果中各个子区域是互补重叠的;条件③指出在分割结果中每个子区域都有独特的特性;条件④指出在分割结果中,各个子区域具有不同的特性,没有共同元素;条件⑤指出分割结果中同一个子区域内的像素应该是连通的。

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述

作者:李兰兰

来源:《科技创新与应用》2017年第14期

摘要:随着计算机技术的发展,图像分割在很多领域都得到发展并被广泛应用,在医学临床上的应用更是越来越明显和重要。找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义。文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结。

关键词:图像分割;区域生长;聚类;水平集;图割

1 概述

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础。分割结果直接影响着后续任务的有效性和效率[1]。图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来,分割过程主要基于图像的固有特征,如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域[2]。医学图像分割是医学图像进行后续操作的必要前提,学者通过大量的研究得到了很多自动快速的分割方法。

2 图像分割方法分类

医学图像有各种成像模态,比如CT、MRI、PET、超声等。由于医学图像本身的复杂性和多样性,如灰度不均匀、低分辨率、弱边界和严重的噪声,准确分割是个相当棘手的问题,分割过程中在目标区域里出现的一些问题都将导致图像分割结果不准确。近年来,众多图像分割方法中没有任何一种算法能适用于所有图像。图像分割方法一般是基于图像的,即利用图像梯度、亮度或者纹理等就能从图像中获得信息进而对图像进行分割,主要有聚类法、区域生长、水平集、图割等算法。

2.1 聚类法

聚类算法简单的包括K-Means算法和Fuzzy C-Means(FCM)。

K-Means算法是基于距离的硬聚类算法,通常采用误差平方和函数作为优化的目标函数,定义误差平方和函数如下:

深度学习下的医学影像分割算法综述

深度学习下的医学影像分割算法综述

图像分割与图像分类、目标检测同为图像处理技术在计算机视觉应用下的重要研究分支。图像分割,具体可分为语义分割与非语义分割两大类。语义分割,也称像素级分类,是将属于同一对象类的图像部分聚集在一起的任务。相反,非语义分割仅基于单个对象类的一般特征将像素聚集在一起[1]。图像分割技术通常用于定位图像中目标和边界的位置,为图像内容的进一步理解打下良好的基础。

传统的图像分割技术包括基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法、基于特定理论的方法等[2]。受限于计算机的硬件设备限制,传统的图像分割技术仅能对灰度图像进行处理,后期才逐渐发展到可以对RGB图像进行处理的阶段,但在分割的精度和效率上仍难以达到实际应用的要求。

近些年来,随着集成电路上可容纳的电子元器件数目不断翻倍,GPU的运算性能越来越强,受益于此的深度学习技术也因此迅猛发展,结合深度学习技术的图像分割算法逐渐成为该领域的主流算法,被广泛应用于移

深度学习下的医学影像分割算法综述

彭璟1,2,罗浩宇1,2,赵淦森1,2,林成创1,2,易序晟1,2,陈少洁1,2

1.华南师范大学计算机学院,广州510663

2.广州市云计算安全与测评技术重点实验室,广州510663

摘要:医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点。叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点,重点综述了基于深度学习的医学影像分割算法,对当前具有代表性的相关方法进行了分类和总结,介绍了医学影像分割算法常用的评价指标和数据集。对该技术的发展进行了总结和展望。

医学影像处理中的图像分割方法综述

医学影像处理中的图像分割方法综述

医学影像处理中的图像分割方法综

概述

医学影像处理在现代医学中扮演着重要的角色,它为医生提供了获取、分析和解释医学影像的工具。图像分割是医学影像处理中的一个核心任务,它的目标是将医学影像中的不同组织和结构分割出来,以便医生能够更准确地进行疾病诊断和治疗。本文将综述几种在医学影像处理中常用的图像分割方法。

常用的图像分割方法

1. 基于阈值的分割方法

阈值分割是一种简单而常用的图像分割方法。该方法根据像素值与预先设定的阈值进行比较,将像素分为不同的类别。阈值可以手动设定,也可以通过自适应阈值和基于统计学方法的阈值选择来确定。该方法适用于对比较明显的灰度不同的组织和结构进行分割。

2. 区域生长法

区域生长法是一种基于灰度的分割方法,它从种子点出发,通过分析像素之间的相似性来生长一个区域。这种方法可以根据像素之间的灰度、纹理、形状和空间位置等特征来确定相似性。区域生长法适用于边界不明显、纹理复杂的医学影像分割。

3. 基于边缘的分割方法

边缘是医学影像中不同组织和结构之间的边界,因此边缘检测是图像分割的关键步骤。基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和拉普拉斯算子等。这些算法可以识别出图像中的边缘,但在存在噪声的情况下容易导致边缘不连续或错过边缘。

4. 模型驱动的分割方法

模型驱动的图像分割方法使用数学模型来描述图像中的组织和结构,通过对模型进行求解来实现分割。常见的模型驱动方法包括基于统计学的方法、基于形态学的方法和

基于图论的方法。这些方法具有较好的分割准确性,但在

医学图像分割与分类算法综述

医学图像分割与分类算法综述

医学图像分割与分类算法综述

医学图像在现代医疗影像诊断中起着重要的作用。为了提高医疗诊断的准确性和效率,医学图像分割与分类算法成为研究的热点之一。本文将综述医学图像分割与分类算法的研究进展,并介绍一些经典的算法方法。

1. 医学图像分割算法

医学图像分割是根据医学图像中的不同区域或结构的特征进行像素级的分类。常用的医学图像分割算法包括阈值法、区域生长法、边缘检测法、基于模型的方法和深度学习方法。

阈值法是最简单和直观的图像分割方法之一。它基于像素灰度值的阈值将图像分成不同的区域。但是,阈值选择的准确性对分割结果影响较大,容易受到噪声、光照变化等因素的影响。

区域生长法是基于图像的局部相似性进行分割的方法。它从一个种子点开始,根据像素的相似性将相邻的像素聚类成一个区域。区域生长法可以在一定程度上克服阈值法的缺点,但是对于具有复杂结构的图像分割仍然存在一定的挑战。

边缘检测法通过检测图像中各个区域间的边缘信息进行分割。常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法等。边缘检测法在图像分割中得到了广泛的应用,但是对于边缘不明显或存在噪声的图像,其准确性和稳定性有待进一步提高。

基于模型的方法是利用已知的医学图像模型进行分割。这些模型可

以是基于统计学的模型,如高斯模型、概率密度模型等,也可以是基

于形状的模型,如活动轮廓模型、水平集模型等。基于模型的方法可

以较好地处理具有特定结构或形状的医学图像,但是对于复杂的医学

图像分割仍然存在一定的局限性。

深度学习方法是近年来医学图像分割的研究热点。深度学习算法可

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医学图像分割方法综述

林瑶,田捷1

北京,中国科学院自动化研究所人工智能实验室,100080

摘要: 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。

关键词:医学图像分割 综述

1.背景介绍

医学图像包括CT 、正电子放射层析成像技术(PET )、单光子辐射断层摄像(SPECT )、MRI (磁共振成像技术)、Ultrasound (超声)及其它医学影像设备所获得的图像。随着影像医学在临床医学的成功应用,图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[1]。图像分割是提取影像图像中特殊组织的定量信息的不可缺少的手段,同时也是可视化实现的预处理步骤和前提。分割后的图像正被广泛应用于各种场合,如组织容积的定量分析,诊断,病变组织的定位,解剖结构的学习,治疗规划,功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术[2]。 所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来,这些区域是互相不交叉的,每一个区域都满足特定区域的一致性。

定义 将一幅图像,其中g x y (,)0≤≤x Max x _,0≤≤y Max y _,进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域...:

g 1g 2g 3 (a) ,即所有子区域组成了整幅图像。

(b) 是连通的区域。

g k (c) ,即任意两个子区域不存在公共元素。 (d) 区域满足一定的均一性条件。均一性(或相似性)一般指同一区域内的像素点之间的灰度值差异较小或灰度值的变化较缓慢。

g k 如果连通性的约束被取消,那么对像素集的划分就称为分类(pixel classification),每一个像素集称为类(class)。在下面的叙述中,为了简单,我们将经典的分割和像素分类通称为分割。

医学图像分割到今天仍然没有获得解决,一个重要的原因是医学图像的复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异,图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响,医学图像与普通图像比较,不可避免的具有模糊、不均匀性等特点。另外,人体的解剖组织结构和形状复杂,而且人与人之间有相当大的差别。这些都给医学图像分割的分割带来了困难。传统的分割技术或者完全失败,或者需要一些特殊的处理技术。因此,我们有必要针对医学应用这个领域,对图像分割方法进行研究。

为了解决医学图像的分割问题,近几年来,很多研究人员做了大量的工作,提出了很多实用的分割算法[2][3][4],随着统计学理论、模糊集理论、神经网络、形态学理论、小波理论等在图像分割中的应用日渐广泛,遗传算法、尺度空间、多分辨率方法、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题,国内外学者提出了不少有针对性的好分割方法。本文将主要介绍近几年这一领域中研究人员提出的新方法或对原有方法的新改进。需要指出的是,由于从不同的角度将得到不同的分类结果,本文中所涉及方法的分类并不是绝对的,而且许多分割方法还是多种简单方法的综合体,我们只能大致将它们分为属于最能反映其特点 1x x g N k k =),(),(y g y =∪φ=(y y g j k ∩),(),x

g x 1 联系人:田捷 电话:82618465 E-mail:tian@

的某一类。

2.基于区域的分割方法

图像分割通常会用到不同对象间特征的不连续性和同一对象内部的特征相似性。基于区域的算2.1 法

是最常见的并行的直接检测区域的分割方法[5]。如果只用选取一个阈值称为单阈值分同类的物体灰度值或其他特征值相差很大时,它能很有效大的图像,

对于图像中不存在明显的灰的困难所在。至今仍有.2 区域生长和分裂合并

两种典型的串行区域分割方法。其特点是将分割过程分解为顺序的多个,该方法需要先选取一个种子用者必须在每个需要抽取出的区域中法测重于利用区域内特征的相似性。

阈值阈值分割割,它将图像分为目标和背景两大类;如果用多个阈值分割称为多阈值方法,图像将被分割为多个目标区域和背景,为区分目标,还需要对各个区域进行标记。阈值分割方法基于对灰度图像的一种假设:目标或背景内的相邻像素间的灰度值是相似的,但不同目标或背景的像素在灰度上有差异,反映在图像直方图上,不同目标和背景则对应不同的峰。选取的阈值应位于两个峰之间的谷,从而将各个峰分开。

阈值分割的优点是实现简单,对于不的对图像进行分割。阈值分割通常作为医学图像的预处理,然后应用其他一系列分割方法进行后处理。它也常被用于CT 图像中皮肤、骨骼的分割。

阈值分割的缺点是不适用于多通道图像和特征值相差不度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。另外,由于它仅仅考虑了图像的灰度信息而不考虑图像的空间信息,阈值分割对噪声和灰度不均匀很敏感。针对阈值分割方法的缺点,不少学者提出了许多改进方法,如基于过渡区的方法[6],还有利用像素点空间位置信息的变化阈值法[7],结合连通信息[8]的阈值方法。

对于多目标的图像来讲,如何选取合适的阈值实在是基于阈值分割方法不少学者针对该问题进行深入的研究,提出了许多新方法。在近年来的自动选取阈值方法中,基于最大熵原则选择阈值是最重要的方法之一,由T.Pun 首先在[9]中提出。这种方法的目的在于将图像的灰度直方图分成两个或多个独立的类,使得各类熵的总值最大,从信息论角度来说就是使这样选择阈值获得的信息量最大。J.N.Kapur 等人进一步发展了这种方法[10],P.Sahoo等人提出了用Renyi熵代替常规熵的最大熵原则[11]。Jui-Cheng Yen等人提出用最大相关性原则选择阈值[12],这种方法其实只是用他们定义的一个最大相关性原则取代了一般用的最大熵原则。

2区域生长和分裂合并是步骤,其中后续步骤要根据前面步骤的结果进行判断而确定。

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域点,然后依次将种子像素周围的相似像素合并到种子像素所在的区域中。区域生长算法的研究重点一是特征度量和区域增长规则的设计,二是算法的高效性和准确性。区域增长方式的优点是计算简单。与阈值分割类似,区域增长也很少单独使用,往往是与其他分割方法一起使用,特别适用于分割小的结构如肿瘤和伤疤[13]。

区域生长的缺点是它需要人工交互以获得种子点,这样使植入一个种子点。同时,区域增长方式也对噪声敏感,导致抽取出的区域有空洞或者在局部体效应的情况下将分开的区域连接起来。为解决这些问题,J.F. Mangin 等提出了一种同伦的(homotopic )区域生长方式[14],以保证初始区域和最终抽取出的区域的拓扑结构相同。Shu-Yen Wan 等提出的对称区域增长算法[15]有效地弥补了原算法对种子点敏感和占用内存多的弱点,而且对3D 连接对象标记和删除空洞的算法效率较高。另外,模糊连接度方法与区域增长相结合也是一个发展方向[16]。

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