先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割
基于统计先验形状的水平集图像分割综述
ｅｄ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｈａｐｅ ｐｒｉｏｒ，Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｍａｘｉｍｕｍ ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ（ＭＡＰ），Ｌｅｖｅｌ ｓｅｔ
（庐７（￡）一庐（ｔ））
（７）
其中，．：Ｉ，是迭代的时间间隔，．＝【ｚ是最大后验估计信任度，Ａｚ∈
［ｏ，１］。这两个参数起平衡形状模型和梯度～曲率模型的作 用。
即使图像存在噪声，这一模型也可以使最终分割曲线鲁
棒地收敛在图像的边缘。由于演化方程中的演化对象士为距 离函数，使得选择符号距离函数来描述全局先验形状信息可
在形状描述方面，利用水平集建模呈现以下特点。首先， 它是一种隐含的和内在的表达方式，独立于轮廓的参数化，并 能自动处理拓扑结构的变化。其次，它提供一个自然的方法 来估计形状的几何特性（如曲率和法向量），而水平集函数常 常由定义在图像空间的符号距离函数来描述。最后，这种形 状表达方式与曲线演化的水平集变分模型相一致，可以自然 建融合予滔动轮瘠分割框桨ｎｊ。
１ 引言
图像目标和背景具有非常相似的灰度特征（医学图像）， 感兴趣区域受到噪声干扰或部分遮挡．很多分割方法都不能 得到期望的分割结果而失败。这是因为各自的关于图像的低 层次特性（如边界、灰度）的假设，要么是不充分的，要么是无 效的ｍ。
这样的分割问题是一个病态的问题，需要结合被分割目 标的先验信息。基于模型的分割目标是根据预先定义的特性 从一幅图像中提取感兴趣的特定区域。当使用先验信息进行 图像分割时，可以利用局部的几何特征（曲率、光滑约束）。局 部分割模型非常高效，而全局信息（先验形状）对处理有遮挡、 噪声和目标形状变化的图像更具鲁棒性。
医学图像的分割技术及其新进展
医学图像的分割技术及其新进展3楚存坤,李月卿,王昌元(泰山医学院,山东泰安 271000)关键词:医学图像分割;图像分割评价中图分类号:R319 文献标识码:A 文章编号:100427115(2007)0420315203 近几年,计算机断层成像(Computed T omo2 graphy,CT),核磁共振成像(Magnetic Res onance I m2 age,MR I),超声成像(ultras ound i m age,USI)等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中,其目的是全面而精确地获得病人的各种数据,为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。
只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来,才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。
目前,医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。
图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分,使得每一部分都符合某种一致性的要求[1]。
1 医学图像分割技术的发展111 传统图像处理领域中的医学图像分割技术11111 基于阈值的方法阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法,它是一种PR(并行区域)法。
阈值法的过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。
把灰度值大于阈值的所有像素归为一类,小于阈值的所有像素归为另一类。
阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。
此分割法通常是交互式的。
因为阈值法能够实现实时操作,所以它更能够建立在用户视觉估计的基础上。
阈值法一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。
其主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。
另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。
针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。
马尔科夫随机场mrf线性可变权重图像分割方法
分别 表 示 图 像 的 行 和 列ꎻ 分 像 素 类 别 Ｌ ＝
ＭＲＦ 模型ꎬ应用在 ＭＲＩ 图像分割中 [１１] ꎻ刘光辉等人
{ ｓ ＝ ( ｉꎬｊ ) １≤ｉ≤Ｈꎬ１≤Ｊ≤ＷꎬＩꎬＪꎬＨꎬＷ∈Ｉ } 是 位 置
起来 进 行 医 学 图 像 分 割 [１０] ꎻ Ａｈｍａｄｖａｎｄ 等 改 进
{ λ ｉ ｉ ＝ １ꎬ２ꎬ３ꎬꎬｋ }ꎬ其 中 ｋ 是 分 割 区 域 数ꎻ Ｓ ＝
定ꎮ 而且在根据经验选取势函数的值时ꎬ既费时又
费力ꎬ很难做到既保证边界细节又有良好的区域性ꎮ
对图像进行标号后ꎬ接下来我们介绍 ＭＲＦ 模
型是如何解决标号问题的ꎮ
因此本文引入变权重思想[１６] ꎬ来提高算法的实用性ꎮ
假设 Ｘ ＝ ｘ 与 Ｙ ＝ ｙ 相 互 独 立ꎬ 提 出 ｘ ＝
{ ｘｋ
｜ ｋ ＝ １ꎬ２ꎬꎬｋ }ꎬ 表示 Ｘ ＝ ｘ 有 ｋ 个组成元素ꎬ
确ꎬ分割速度更快ꎮ
１ 基于 ＭＲＦ 模型的图像分割方法
我们假设 Ｘ 和 Ｙ 是二维平面上的随机场ꎬ其中
Ｘ ＝ { ｘ ｉ ｉ ＝ １ꎬ２ꎬ３ꎬꎬＭ × Ｎ } 代 表 输 入 图 像ꎬ Ｙ ＝
{ ｙ ｉ ｉ ＝ １ꎬ２ꎬ３ꎬꎬＭ × Ｎ }代 表 标 号 场ꎬ 其 中 Ｍ 和 Ｎ
进行分割[９] ꎻ胡钦瑞等人将粗糙集与 ＭＲＦ 方法结合
( ｂ) 为二阶邻域系统 [１４] ꎮ
收稿日期:２０１８￣１０￣１７
基金项目:国家自然科学基金(５１３７５１３２) ꎻ山西省自然科学基金(２０１８０１Ｄ１２１１３４) 晋城市科技局资助项目(２０１５０１００４￣５)
作者简介:李 慧(１９９０￣) ꎬ女ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向为图形图像处理ꎻ通信作者:张荣国教授ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｒｇ＿ｚｈ＠ １６３. ｃｏｍꎮ
医学图像分割
医学图像分割的难点
医学图像的多样性和复杂性 医学图像存在一定的噪音 图像中目标物体部分边缘也有可能局部不清晰
图像分割方法的两大体系
以计算机为单一执行者的自动分割方法 自动分割方法的指导思想是追求完全由计算机 自主完成目标的分割任务，而不需要人的参与。 但是，目前计算机自主分割的结果不能令人满 意，准确性不能满足医学图像的应用要求。 人机结合的交互式分割方法 对人机交互过于依赖又是实际应用不能接受 的。 目前在自动分割方法的研究继续受到关注的同时， 对交互式分割方法的研究也成了医学图像分割的研 究重点。
基于边缘的分割方法
并行微分算子 基于曲面拟合的方法 边界曲线拟合法 串行边界查找
并行微分算子
并行微分算子用于检测图像中的灰度变化，通过求 一阶导数极值点或二阶导数过零点来检测边缘。 一阶导数算子
• • • • 梯度算子 Roberts算子 Sobel算子 Prewitt算子
二阶导数算子
• Laplacian算子 • Kirsch算子
串行边界查找的应用
早在80年代初，串行边界查 找方法就被用于检测X射线 的心血管图像以及肺部的边 缘。 这些方法先从二维图像中检 测明显的边缘，然后进行基 本的边缘分组，用某种类型 的启发式规则连接边缘，使 得边缘连续而平滑。
心脏图像的边缘检测
最有代表性的串行边缘检测方法是将边缘检测的问题转化为 图论中寻求最小代价路径的问题。
串行边界查找
串行边界查找方法通常是查找高梯度值的像素，然 后将他们连接起来形成表示对象边缘的曲线。 串行边界查找方法在很大程度上受起始点的影响， 以前像素的检测结果对下一像素的判断也有较大影 响。 由于检测到的边缘像素在实际图像中通常不相邻困 难，如何将他们连接起来也是一个问题。 另一个问题是噪声的影响。由于梯度算子具有高通 特性，噪声通常也是高频的，因此可能造成一些错 误边缘像素的检测。
生物医学图像中的人体器官识别与分割研究
生物医学图像中的人体器官识别与分割研究近年来，随着医学图像采集和处理技术的不断发展，生物医学图像在临床诊断和科学研究中的应用日益广泛。
生物医学图像的分析与处理是实现自动化和精确诊断的关键步骤之一。
其中，人体器官的识别与分割是生物医学图像处理的重要研究方向，具有重大的临床和科学意义。
人体器官的识别与分割是通过计算机算法将生物医学图像中的不同器官区域区分开来的过程。
它可以帮助医生更准确地了解患者病情，制定更合理的治疗方案。
此外，在科学研究领域，人体器官的识别与分割也可以为研究人员提供宝贵的数据，促进医学科学的发展。
现有的人体器官识别与分割方法主要基于机器学习和深度学习技术。
机器学习算法通过训练模型来学习生物医学图像中不同器官的特征，从而实现器官的自动识别与分割。
而深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），在人体器官识别与分割方面取得了显著的成果。
在生物医学图像中，由于器官形状、大小和位置的变异性，以及图像的噪声和复杂性，人体器官的识别与分割任务面临许多挑战。
其中的一个挑战是如何准确地识别和分割不同器官的边缘。
这需要算法具备较好的边缘检测能力，以克服光照变化、图像模糊等因素的干扰。
另一个挑战是如何处理图像中的噪声和伪影。
噪声和伪影会干扰器官的准确分割，因此需要采用滤波和去噪等技术来降低噪声干扰。
此外，还需要考虑到器官的形变和缺失等情况，以便实现更准确的分割结果。
在解决这些挑战的同时，研究人员也不断提出新的方法和算法来改进人体器官的识别与分割。
例如，有学者提出了基于边缘信息和纹理特征的方法，以提高器官分割的准确性和稳定性。
还有学者提出了基于形状模型和图割算法的方法，以实现更精确的器官分割效果。
此外，还有一些研究致力于将多模态图像融合技术应用于人体器官识别与分割中，以取得更全面和准确的结果。
除了人体器官识别与分割的方法，研究人员还在不断改进生物医学图像的获取和处理技术。
例如，利用超声、磁共振成像（MRI）、CT扫描等不同的图像模态来获取更丰富的器官信息。
医学图像分割方法
医学图像分割方法作者：潘晓航来源：《电子技术与软件工程》2018年第11期摘要随着影像医学在临床医学的成功应用，医学图像分割在临床诊疗中起着越来越重要的作用。
分割算法的精准性将影响诊断结果和治疗方案，本文从医学图像分割几种常用的方法出发，结合医学图像的应用，总结了每种方法的优缺点，列举了每种方法的改进算法。
最后，进一步阐述了图像分割技术的发展趋势。
[关键词]医学图像分割医学图像应用阈值模糊c-均值活动轮廓模型人工神经网络1 引言医学图像分割是医学图像处理和分析中的重要步骤，其最终目标是使用一系列特征（如图像灰度、纹理、颜色以及局部统计特征等）将图像中“感兴趣区域”提取出来，辅助医生诊断、制定治疗计划和进行临床研究。
然而，成像过程中噪音、场偏移效应等因素使获得的图像模糊、不均匀，加上医学图像本身对比度低、组织与病灶之间边界模糊，分割算法的结果受到很大影响。
现存的分割算法都存在一定的针对性和适用性，在临床治疗中，需要针对具体应用领域选择适当的分割方法。
2 常用医学图像分割方法2.1 闽值法阂值法是最常见、应用最广泛的一种分割技术。
阈值法基于图像中目标物体与背景像素灰度的差异性，把图像分为灰度值不同的目标和背景区域展现在直方图中，直方图中，不同的目标和背景呈现出不同的峰，选取一个或多个闽值对图像进行分割，如图1所示。
对待分割图像的灰度直方图阈值的选取是整个分割过程中至关重要的一步，可通过直方图灰度分布、双峰法、迭代法、大津法等进行闽值的选取，很多学者对该问题进行了研究，申铉京等人提出了三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法，该算法具有更强的抗噪性，分割效果较为理想，时间复杂度远低于三维Otsu法。
邸秋艳提出了基于Ts allis熵的闽值图像分割方法，在阈值的选择过程中，利用Tsallis熵的非延广性提高了分割的准确性。
尽管阈值法处理直观，计算量小，但在具体使用中存在如下问题：（1）选取合适的阈值相对困难，不当的阈值选取难以得到准确的分割结果。
活动轮廓模型在医学图像分割中的应用及发展
的易 变 性 ． 得 医 学 图像 与普 通 图像 相 比 ． 本 质 上 具 使 在 有 高 度 复 杂性 和 多 样 性 一 个 原 因是 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 ， 学 图 像 与 普 通 图 像 比较 ． 可 避 免 地 具 有 模 糊 、 医 不 不 均 匀 性 等 特 点 ｆ 其 次 ， 体 的 解 剖 组 织 结 构 和 形 状 ３ 】 ： 人
的不规则 性 ， 以及 人 与 人 之 间 的 个 体 差 异 性 ： 外 ， 另 随 着 医 学 影 像 技 术 的快 速 发 展 ．各 种 复 杂 的海 量 医 学 图
先 决 条 件 ． 医学 图 像 分 析 和 理 解 的 基 础 性 关 键 技 术 。 是 医 学 图像 分 割 的任 务 是 自动 或 半 自动地 从 医 学 图像 中 提 取 感 兴 趣 的病 理 区域 ．为 更 高 层 次 的 图像 分 析 和 理 解 打 下基 础 。 如 ． 脑 部 切 片 图 像 中的 每 个 像 素 或 体 例 将 素 标 记 为 对 应 的脑 组 织 类 型 （ 质 、 质 、 脊 液 ） 以 白 灰 脑 ，
了人 们 的高 度 重 视 并 进 行 了大 量 的研 究 然 而 到 目前
为 止 ． 不 存 在 一 个 通 用 的 方 法 ． 不 存 在一 个 判 断 分 还 更 割 是 否 成 功 的客 观 标 准陶 首 先 ， 图像 分 割本 来 就 是 计
算 机 视 觉 领 域 的一 个 瓶 颈 问 题 ．面 对 千 差 万 别 的 图 像 结 构 ．研 究 者 很 难 用 一 个 数 学模 型 或 固定 的分 割 框 架
活动轮廓模型综述
活动轮廓模型综述An Overview on Active Cont ourModels董吉文3 杨海英DON G J i -w en YAN G Hai -ying摘 要 基于活动轮廓模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点,它可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起,比以往的计算机视觉理论有更强的实用性。
本文结合图像分割方法从指导思想和所用的数学方法两方面对活动轮廓模型特别是几何活动轮廓模型中基于水平集方法的C -V 方法做了一定综述。
关键词 活动轮廓模型 图像分割 水平集 C -V 方法 Abstract The object seg mentati on and tracking based on active cont our models have been the hots pot in thelast decades,The active cont our models are more p ractically and powerful than other computer theories because they could merge p ri or knowledge and i m age p r ocessing algorith m s .This paper gives the brief overvie w of the p rinci p le,mathe matical model and devel opment of the active cont our models,and intr oduces the typ ical C -V method based on level set of geometric active cont our models .Keywords Active cont our models I m age seg mentati on Level set C -V3济南大学信息科学与工程学院 山东济南 250022 活动轮廓模型[1]是指定义在图像域上的曲线(曲面),在与曲线(曲面)自身相关的内力以及由图像数据定义的外力的共同作用下向物体边缘靠近的模型,外力推动活动轮廓“拉向”物体边缘或者其他感兴趣的图像特征,而内力则保持活动轮廓的光滑和连续性。
医学图像三维分割技术
收稿日期:2005212212;修返日期:2006203227基金项目:中国博士后基金资助项目(2003034518);四川省青年科技基金资助项目(05Z Q0262046)医学图像三维分割技术3何晓乾,陈雷霆,沈彬斌,房春兰(电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都610054)摘 要:针对人体组织器官的三维图像分割是医学图像分析和医疗诊断的重要前提,是医学图像三维可视化的重要研究内容。
随着医学成像技术和三维可视化技术的飞速发展,计算机辅助诊断成为现实。
计算机技术的发展使得医生和研究者可以通过虚拟交互更好地理解人体的解剖结构,对病人作出正确的诊断。
在对人体组织器官和感兴趣区域的分割中,三维分割发挥着十分重要的作用。
为此,针对目前不同的三维分割算法进行了总体介绍,并将这些算法分为基于结构的分割技术、基于统计学的分割技术和混合技术三大类。
关键词:三维分割;结构分割方法;统计分割方法;混合分割方法中图法分类号:TP391141;R445139 文献标识码:A 文章编号:100123695(2007)022*******Survey of 3D Seg mentati on A lgorithm s for Medical I m agesHE Xiao 2qian,CHE N Lei 2ting,SHE N B in 2bin,F ANG Chun 2lan(School of Co m puter Science &Engineering,U niversity of E lectronic Science &Technology of China,Chengdu S ichuan 610054,China )Abstract:3D seg mentati on is an i m portant part of computer 2based medical app licati ons for diagnosis and analysis of anat om i 2cal data .W ith rap id advances in medical i m aging modalities and volu me visualizati on techniques,computer 2based diagnosis is fast becom ing a reality .These computer 2based t ools all ow scientists and physicians t o understand and diagnose anat om ical structures by virtually interacting with the m.3D seg mentati on p lays a critical r ole by facilitating aut omatic or se m i 2aut omatic extracti on of the anat om ical organ or regi on 2of 2interest .I n the revie w,we p r ovide an intr oducti on t o vari ous seg mentati on algo 2rith m s f ound in the literature .W e classify the algorith m s int o three categories:structural techniques,statistical techniques and hybrid techniques .Key words:3D Seg mentati on;Structural Techniques;Statistical Techniques;Hybrid Techniques 医学图像三维分割一直是医学图像分析领域的一个研究重点。
基于优化活动轮廓模型的SAR影像海陆分割方法研究
ｂ ｓ ｄ ｅ ｅ ｇ ｕ ｃｉｎ ａ ｅ ｎ ｒ ｙｆ ｎ ｔ ．Ｔ ｕ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｕ ｏ ｔ ｃｉｅ ｃ ｎ ｏ ｒｍｏ ｅ ａ ｅ ｅ —ａ ｄ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｍｅｈ ｄ ｆｒＳ ｏ ｈ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ａ ｔ ｍａｉ ａ ｔ ｏ ｔ ｕ ｄ ｌ ｓ ｄ ｓ ａ ｌ ｎ ｅ ｍｅ ｔｔ ｔ ｏ ｏ ＡＲ ｇ — ｃ ｖ ｂ ｏ ｉ ｅ ｍａ ｒ ．Ｔ ｉ ｔ ｏ ｏ ｉ ｅ ｏｈ ｅ ｇ ｎ ｏ ｍａｉｎ ａ ｄ ｒｇ ｏ ａ ｎｏ ｍａｉｎ ｉ ｈ ｎ ｒ ｙ ｆ ｎ ｔ ｎ ｗ ｉｈ ｗａ ｒｐ ｔ ｕ ｏ ｂ ｔ ｙ ｈ ｓｍｅ ｈ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｂ ｔ ｄ ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｉｎ ｌｉ ｆｒ ｔ ｎ ｔ ｅ ｅ ｅ ｇ ｕ ｃｉ ｈ ｃ ｓｐ ｏ ｉ ｏ ｓ ｔ ｏｈ ｏ ｏ ｏ ｉ ｂ ｒ ｅ ｃ ｕ ａｅ ｐ ｓ ｉｎ ｎ ｎ ｅ ｒ ａ ｉｇ ｔ ｅ ｍｕ ｉｌ ａｉ ｅ ｓ ｅ ｋ ｅ ｎ ｉｅ ｅｆｃ ．Ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｏ ｃ ｄ ｔ ｅ ａ ｔ ｅ ｃ ｎｏ ｒｔ ｈ ｏｄ ｒａ ｃ ｒ ｔ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ａ ｄ ｄ ｃ ｅ ｓ ｈ ｈ ｐ ｉ ｔ ｐ ｃ ｌ ｏ ｓ ｆ ｔ ｈ ｄ ｌｆｒ ｅ ｈ ｃ ｉ ｏ ｔｕ ｏ ｔ ｅ ｔ ｎ ｃ ｖ ｅ ｖ
基于测地线活动轮廓模型的图像联合分割算法
基于测地线活动轮廓模型的图像联合分割算法佚名【摘要】为了辅助医生对肿瘤治疗方案和靶区形状的设计,我们研究了PET／CT 图像联合自动分割,将计算机自动分割的结果作为一个较客观的依据.传统的测地线活动轮廓模型( GAC)具有边缘演化迅速,对弱边界也能准确分割的优点,但是该算法只能利用一种模态的图像信息进行分割.本研究算法在传统的测地线活动轮廓模型基础上进行改进,重新设计其边缘函数,综合利用了CT信息与PET信息,使算法利用两种模态的医学图像信息进行联合分割.由于边缘函数中结合了两种信息,所以算法的演化收敛速度有一定的提升,分割出的边缘也更加合理,较单一PET图像分割算法具有更准确的边界.【期刊名称】《生物医学工程研究》【年(卷),期】2018(037)004【总页数】6页(P398-403)【关键词】PET／CT;测地线活动轮廓模型;边缘函数;水平集方法;图像分割【正文语种】中文【中图分类】R3181 引言对PET/CT图像分割，可辅助医生制定准确的放疗靶区，用以治疗肺癌。
实际上，现阶段数字图像处理技术已经相当成熟，完全可以依靠计算机来进行多模态肿瘤图像的融合和靶区分割，从而辅助医生确定肿瘤的位置和大小，更好的制定放疗计划，提高患者的治疗成效。
活动轮廓模型是图像分割中的经典算法[1]，主要分为两大类：基于区域的活动轮廓分割模型和基于边缘的活动轮廓分割模型。
基于区域的活动轮廓分割模型中最常用的是Chan-Vese (CV)模型[2]和Regionscalable Fitting(RSF)[3]模型。
CV模型利用的是图像的全局信息，算法收敛速度快，但是不适用于灰度不均的图像。
RSF模型在CV的基础上进行改进，同时结合了图像的全局和局部能量，解决了对灰度不均图像分割效果不好的问题，但其缺点是由于局部项的影响，算法不易找到全局最优解[4-5]。
基于边缘的活动轮廓模型中最常见的是测地线活动轮廓[6](geodesic active contour，GAC) 模型，其优点是对复杂图像的分割效果较好，但是分割结果会出现边界泄漏的问题[7-8]。
改进的先验形状模型构造及其人脸图像分割
改进的先验形状模型构造及其人脸图像分割葛其睿;张荣国;胡静;刘小君【摘要】In deAling with obscured bAckground segmentAtion And tArget grAy similArity or loss of dAtA,in CV(ChAn And Vese)model on the bAsis of introducing the prior shApe informAtion. TrAditionAl prior shApe item only with rotA-tion,scAling And trAnslAtion invAriAnce,segmentAtion result is not very ideAl in fAce imAge thAt is occluded or of rich expression. Combining with level set imAge segmentAtion bAsed on the shApe stAtistics,the following two points Are done:(1)A new mAth segment model is constructed,which joines locAl invAriAnt to X,Y direction tensile And sheAr properties bAsed on CV model bAsis;(2)A new construction method of shApe energy term thAt mAkes evolving sur-fAce stAble is presented,which considers the globAl And locAl chAnge. ExperimentAl results demonstrAte thAt our model cAn Achieve good segmentAtion towArds fAce imAges with greAt pose vAriAtion in cluttered bAckground.%在处理分割被遮挡、背景与目标灰度相似或数据丢失的目标时，需在 CV（ChAn And Vese）模型的基础上引入先验形状信息。
医学图像重建与分割技术综述
医学图像重建与分割技术综述摘要：医学图像重建与分割技术是医学图像处理领域中的重要研究方向。
随着医学图像的广泛应用，提高医学图像的质量和准确性已成为医学研究和临床诊断的关键问题。
本文将综述医学图像重建与分割技术的研究进展，并讨论其在医学领域的应用前景。
一、引言医学图像重建与分割技术是通过对医学图像进行处理和分析，提取有用的图像信息以辅助医学研究和临床诊断。
这项技术的发展对于提高疾病的早期诊断、精确治疗和手术导航具有重要意义。
二、医学图像重建技术医学图像重建技术是通过对原始医学图像的处理和计算，生成更高品质、更准确的图像。
目前常见的医学图像重建技术包括经典的滤波算法、基于模型的重建算法和深度学习算法。
滤波算法主要通过去噪和平滑处理，消除医学图像中的噪声和伪影，提高图像的质量。
基于模型的重建算法通常使用数学模型描述医学图像中的物理过程，再通过反演等方法获得原始图像的估计。
深度学习算法则是利用深度神经网络对医学图像进行重建，由于其能够学习到更高级别的特征表示，往往能够获得更准确的重建结果。
三、医学图像分割技术医学图像分割技术是将医学图像中不同的组织结构或病变区域准确地定位和分割出来。
这对于病灶的定量评估和治疗规划具有重要意义。
常用的医学图像分割技术包括基于阈值的分割、区域生长算法、边缘检测算法和深度学习算法。
基于阈值的分割算法是最简单和常用的分割方法，通过设定像素灰度值的阈值将图像分成不同区域。
区域生长算法则是通过设置种子点开始，从种子点出发，根据一定准则不断生长区域直到满足停止准则。
边缘检测算法主要通过检测图像中的边缘来实现分割。
深度学习算法则是通过训练深度神经网络，使其能够自动学习医学图像中的特征和结构，实现准确的分割。
四、医学图像重建与分割技术的应用医学图像重建与分割技术在临床诊断和治疗中有着广泛的应用。
重建技术可以提高图像的质量和分辨率，为医生提供更准确的图像信息，辅助疾病的早期诊断和治疗规划。
基于模型及几何活动轮廓模型血管分割方法综述
（ 二） 几 何 活 动 轮 廓 模 型 国 内外 研 究现 状
几何 活动 轮廓模型 已广泛 应用于图像分割 、 图像平滑目 、 运动分割 、 运 动 目标跟踪 以及 图像修复 等。 使用几何活动轮廓模型分割 图像时 ， 利用水 平 集 在 更 高维 度 的空 间里 函 数 化 目标 轮 廓 ， 使 轮 廓 沿 按 照 设 计 的速 度 向 目 标轮廓演化 ， 从而实现 目标 的分割 。 在这个过程 中， 演化速度的设计是实现 最 终分割 效果 的关键 。在设计演化速度时， 一般都是根据相应 的分割 准则 设计关 于轮廓 曲线或 曲面的能量函数 ，然后使用变分法最小化 能量函数， 当能量 函数达到极小值 时， 对应的解函数就是 目标的边缘轮廓 。 早 期的基 于几何活动轮廓线模型 的血管 分割 算法， 如Ｃ ａ ｓ ｅ ｌ ｌ ｅ ｓ Ｅ ６ １ 和 Ｍａ ｌ — ｌ ａ ｄ ｉ 使用基于 图像梯度信息构造水平集方法的速度函数。这类算法 主要依 赖 图像 的梯度信息来分 割图像， 在各种 力的综合作用 下， 向图像梯度 最大 的区域运动 ， 同时， 梯度还是停止轮廓演化的外部力量。 这种基于 图像梯度 信 息的几何活动轮廓模 型比较有代表有早期 的几何活动轮 廓模型、 Ｂａ ｌ ｌ ｏ ｏ ｎ 模型和测地线几何活动轮廓模型等 。随后 ， 这些模型都被应用 于分割二维 和 三 维 医 学 图像 。 上 述算法 以及 改进算法都将 图像梯度作为速度项。 当血管具有 明显的 边缘时 ， 这类算法具 有很好地分割效 果， 但是当血 管没有明显 的梯 度变化
似 或 简化 。 Ｃｈ ａ ｎ和 Ｖｅ ｓ ｅ 在 Ｍ— ｓ模 型 的 基 础 上 提 出 了 一 系 列 的无 边 缘 活 动 轮 廓
（ 一） 基于模 型的血管分 割算法 基于模型的方法主要可以分为参数模型和活动轮廓模型 两类 。 基 于参 数模型 的分割算法将被分割 目标进行参数化 定义。 广义圆柱模型是一种常 见 的参数模型 ，由一个中轴 曲线加上 定义在该中轴上的横截面 函数组 成。 典 型的横截面轮廓包括圆、 椭圆或参数曲线。活动轮廓模型基于动 力学模 型 的思想 ， 通过连续 曲线或 曲面来描述 目标的边缘。在 曲线或 曲面本 身的 内力和 图像数据所构造的外力作用 下， 驱使曲线或曲面向目标轮廓移动 。 按照模型 中演化轮廓的表达形式的不同， 活动轮廓模型可 以分 为参数
图像分割文献综述
文献综述图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。
图像分割起源于电影行业。
伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。
总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。
所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。
自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。
由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。
我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。
前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。
基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。
这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。
这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。
由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差不断积累，且无法修正。
基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。
基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。
这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。
图像分割技术的原理及方法
浅析图像分割的原理及方法一．研究背景及意义研究背景：随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。
信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。
信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。
它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。
从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。
在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。
实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。
其中图像处理具有重要地位。
而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。
研究图像分割技术的意义：人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。
图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。
人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。
数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。
在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。
图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。
在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。
为便于研究图像分割，使其在实际的图像处理中得到有效的应用，严格定义图像分割的概念是十分必要的。
基于图像模式特征放大的图像分割算法
ＶＯ ． ｏ． １７ Ｎ ７ Ｊ１ ２ ２ ｕ ． ０１
中国科技论文 ＣＨ Ｎ Ｃ Ｅ ＣＥ Ａ Ｅ Ｉ ＡＳ Ｉ Ｎ Ｐ Ｐ Ｒ
第７ 第７ 卷 期
２ ２年 ７月 ０１
基于 图像模式英道
（． １ 浙江大学宁波理工学院，浙江宁波 ３５０ ； ． 林大学集成光电子学国家重点实验室，长春 １０ １） １１０ ２ 吉 ３０２
中图 ． 类号： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文 捆 ： Ａ 文章编号 ： ０５ ２８（ １）７ ５６ ４ ２９ － ７３ ０２０ —０５ — ２
先验形状约束的超声前列腺图像分割方法
文 章 编 号 ： １０ —５ Ｘ（０ ２６００ —５ ０ ７７ ７ ２ １）—０ １０
研 究 与设计
微 型 电脑应 用
２ １ 年 第 ２ 卷 第 ６期 ０２ ８
Ｌ ｕＷｅ ｐ ｎ ， ｎ ｉ ｉ ｉｇ Ｙａ ｇＸｉ ｎ
（ ｓｔｔ ｏ ｇ ｒｃｓｉｇａｄＰ ｔ ｒ ｅｏ ｎｔ ｎ Ｓ ａ ｇ ａ Ｊ ｏ ｏ ｇＵ ｉｅｓ ｙＳ ａｇ ａ ２ ０ ４ ， ｈｎ ） Ｉ ｔｕｅ ｆｍａｅＰｏ ｅｓ ｎ ａｔ ｎＲ ｃ ｇ ｉｏ ， ｈｎ ｈ ｉｉ ｎ ｎｖ ｒｉ ， ｈｎ ｈｉ ０ ２ ０ Ｃ ｉａ ｎｉ ｌ ｎ ｅ ｉ ａ Ｔ ｔ
诊 断 和 治 疗提 供 了 定量 分 析 的 工 具 。
关键 词：水平集 ；形状模型 ；超声前列腺 图像 分割 ；活动轮廓模 型
中 图分 类号 ：Ｔ ３ ４１ Ｍ ４ ． 文 献 标 志 码 ：Ａ
Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｆＰｒ ｓ ａ ｅｆ ｏ Ｕｌｒ ｓ ｕ ｍ ａ ｅＵｓｎ ｈａ ｉ ｒＣｏ ｓ ｒ ｉ ｔ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｔ ｔ ｒ ｍ ｔ ａ ｏ ｎｄ Ｉ ｇ ｉ ｇ Ｓ ｐｅＰｒ ｏ ｎ ｔ ａ ｎ
所 造 成 的 影 响 。算 法 分 为 两个 部 分 ：先验 形 状 模 型 的 学 习 和 先 验 形 状 约 束 的 分 割 。在 先 验 形 状 模 型 学 习 阶段 ，采 用主 成 分 分 析 方 法 对 形 状作 特 征 提 取 ，以 高斯 分 布 作 为 形 变 参数 的估 计 ；在 先 验 形 状 约 束 分剖 阶段 ，将 基 于局 部 高斯 拟 合 特征 的 活 动轮 廓 模 型 与 形 状模 型 相 结 合 对 前 列腺 图像 分 割 。实 验 表 明 ，所 提 出 的 方 法在 超 声 前 列腺 图像 中取 得 了 良好 的 分割 效 果 ，为 临床
B超医学图像分割技术的研究
收稿日期:2003-07-02 基金项目:河南省科技攻关项目(0124140137) 作者简介:苗凤君(1970-),女,河南郑州人,硕士,讲师. 第15卷第2期中原工学院学报V ol.15 N o.22004年4月JOURNA L OF ZH ONG YUAN INSTITUTE OF TECHN OLOG Y Apr.,2004 文章编号:1671-6906(2004)02-0004-05B 超医学图像分割技术的研究苗凤君(中原工学院计算机科学系,河南郑州 450007)摘 要: 图像分割是图像处理过程中一个关键的环节.本文探讨了对B 超图像的分割技术,对目前文献中常用的B 超图像的分割算法———阈值分割法、结合特定理论工具的方法进行了分析和研究,总结了使用活动轮廊模型进行B 超图像轮廓提取的关键技术,同时,联合使用动态阈值分割及最优阈值分割法,实现了对B 超图像的二值处理.关 键 词: 图像分割;活动轮廓模型;二值化中图分类号: F297.23文献标识码: A 对各种结构的分割是临床决策的常规做法.举例来说,测量胎儿的生长要对胎儿头部、腹部及大腿骨进行测量,这是依赖于图像的分割来完成的;被广泛使用的前列腺检波超声图像的分割用来为诊断和治疗癌症而确定病灶大小和病人特定三维解剖模型;评价心脏的各种功能需要分割心脏的边缘等等[1].人工分割超声图像既繁琐又易受不同临床医生对相同图像的不同解释的影响,而计算机辅助分割超声图像却使得:①对同一图像的解释受不同临床医生影响的可能性减小;②同传统方法相比,精确度有所提高;③同手工方法相比,决策的速度提高.图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,它在大量的生物医学图像的应用中起着至关重要的作用[2].1 图像分割技术简介利用图像特征把图像分解成一系列有意义的目标或区域的过程称为图像的分割.图像的特征指图像场中可用作标志的属性,它可分为图像的统计特征和视觉特征两类.图像的统计特征是指一些人为定义的特征,通过变换才能得到,如图像的直方图、矩、频谱等;图像的视觉特征是指人的视觉可直接感受到的自然特征,如区域的亮度、纹理或轮廓等.图像分割可以采用三种不同的原理来实现:①利用区域的方法把各像素划归到各个物体或区域中;②利用边界的方法需确定存在于区域间的边界;③利用边缘的方法先确定边缘像素并把它们连接在一起以构成所需的边界[3].2 生物医学图像分割方法医学图像是反映人体生物组织的复杂图像,信息量大,而且缺少可供使用的能够刻画生物组织的数学模型,对这种图像进行分割处理,欲得到满意的结果仅仅依靠常规方法是难以奏效的.医学图像分割方法的选择,在很大程度上依赖于特定的图像、成像方式以及其它因素.比如:对脑组织分割的要求就不同于对肝脏的要求,MR 图像有异于超声图像.更进一步的情况,成像中的人为和不可抗拒的天然因素(例如噪声和物体的运动等)也会在很大程度上影响后继的分割.所以,至今没有一种适用于任何医学图像的通用的分割技术,也不存在判断分割是否有效的客观标准.总结现今国内外广泛使用的生物医学图像分割方法,大致可分为4类:阈值法、区域生长法、结合特定理论工具的方法和其它方法,下面着重介绍本文用到的两种方法.2.1 阈值法———动态阈值分割及最优阈值分割的联合使用取阈值是最常见的、并行的直接检测区域的分割方法.阈值分割技术对于分割前景和背景对比鲜明的图像以及对象区域与周围对象或背景具有显著不同的灰度级的图像,其计算简单,可以获得封闭连接边界的区域[4].2.1.1 阈值法原理在利用取阈值法来分割灰度图像时,一般都对图像有一定的假设,最常用的模型可描述如下:假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成,在目标或背景内部的相邻像素间的灰度值是高度相关的,但在目标和背景交界处两边的像素在灰度值上有很大的差别.如果一幅图像满足这些条件,它的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的2个单峰直方图混合而成.此时,如果这2个分布大小(数量)接近且均值相距足够远,而且均方差也足够小,则直方图应是双峰的.对这类图像常可用取阈值方法来较好地分割.只用1个阈值分割图像称为单阈值法,如果用多个阈值分割图像称为多阈值法.不管用何种方法选取阈值,取单阈值分割后的图像可定义为:g(x,y)=1如f(x,y)>T0如f(x,y)<T(1)2.1.2 动态阈值分割及最优阈值分割的联合使用一般医学图像对比度差,图像的目标和背景的灰度相差较小,灰度直方图没有明显的双峰.对于这样的图像,如果采用全局阈值法,通过双峰的谷底来确定阈值的很多阈值选择方法效果不佳,如笔者曾采用的直接采用直方图变换或简单使用最优阈值等方法效果均不理想,而采用局部阈值技术,能较好地利用图像的局部信息,在每个局部找到最优阈值,从而较好地对医学图像进行分割.下面介绍在本文中运用的图像分割方法:动态阈值与最优阈值联合使用的医学图像分割技术.(1)最优阈值分割技术这种阈值分割方法的基本思想是找到一个门限阈值,使按这个阈值划分目标和背景的错误分割概率为最小,这是一种基于统计方法的寻求最优阈值的分割方法.设一幅图像由目标和背景两部分组成,其灰度分布概率密度函数分别为p1(x)和p2(x),如果已知目标和背景像素出现的先验概率分别为P1和P2,则该图像总的概率密度函数为:p(x)=P1p1(x)+P2p2(x)(2) 由于假设图像只由目标和背景组成,所以应有P1 +P2=1.设选定灰度阈值为T,即认为凡是x<T的像素均归为背景,而x>T的像素归为目标(假设暗的背景上有亮的目标物),对于x=T的像素属于哪一类可以做一个约定(如图1所示):图1 图像灰度分布概率密度函数则把目标像素错化为背景像素的概率为:E1(T)=∫T-∞p2(x)d x(3) 把背景像素错划为目标像素的概率为:E2(T)=∫∞T p1(x)d x(4) 因此总的错误概率为:E(T)=P2E1(T)+P1E2(T)(5) 最优阈值就是当E(T)为最小的阈值T.为了求E(T)的最小值,对上式求导,并令导数为0,即5E(T)5T=0(6) 解得P1p1(T)+P2p2(T),因此,满足该式的T是错误概率为最小的最优阈值.若p1(x)和p2(x)满足正态分布,且背景与物体的两类像素灰度值的方差相等,而两类像素的先验概率相等,则可以求出单一阈值T:T=μ1+μ22(7)其中μ1和μ2分别为目标与背景像素灰度级的平均值.在实际应用的过程中,可以使用迭代法求图像最优分割阈值,即不断求得新阈值,当此次求得的新阈值与上次迭代求得的阈值相等时迭代结束,从而求得最优分割阈值.(2)动态阈值分割技术・5・ 第2期 苗凤君:B超医学图像分割技术的研究 当图像中有不同的阴影(例如由于照度影响),或各处的对比度不同时,如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割,则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响.解决的办法是用与阈值相关的一系列阈值来对图像进行分割,这种与坐标相关的阈值叫动态阈值法,或称变化阈值法.它的基本思想是:首先将图像分成一系列子图像,这些子图像可以互相重叠也可以只相邻,如果子图像比较小,则由阴影或对比度的空间变化带来的问题就会比较小,然后对每个子图像计算1个阈值,此时阈值可用任一种固定阈值法(如最优阈值法)来选取.通过对这些子图像所得阈值的插值就可得到对图像中每个像素进行分割所需的阈值.分割就是将每个像素和与之对应的阈值相比较而实现的,对这一过程可用下式来表示[4]:T =F[(m ,n ),f (m ,n ),s (m ,n )](8)其中阈值T 是关于像素(m ,n )、像素的灰度值f (m ,n )以及像素(m ,n )邻域的局部性质s (m ,n )[例如,(m ,n )的邻域的平均灰度值]的函数 F.本文中利用该方法的思想将B 超图像分割成几个子块,对每个子块采用最优阈值法确定相应阈值,实验结果表明,这种基于局部特性的动态阈值法对B 超图像的分割效果较为理想.2.2 结合特定理论工具的方法———活动轮廓模型法结合特定理论工具的方法中比较典型的有:模式识别法(分类器法,聚类法);人工神经网络法;活动轮廓模型法.活动轮廓模型法(Active C ontour M odel )又称可变模型法,是一种基于模型的、使用闭合参数曲线或曲面描绘边界的分割方法.因为曲线或曲面的移动类似于蛇,所以这个模型又叫做Snake 模型.活动轮廓模型在几何上可以被描述为一个二维空间图像平面(x ,y )上的一条参数化曲线:r (s )=(x (s ),y (s )) s ∈[0,1](9)其中,曲线上的每一点r (s )称为蛇点,每个蛇点用它在图像中的坐标(x ,y )来表示,把这些蛇点用直线或曲线连接起来即构成了整个轮廓.这样,整个轮廓就可以只用这些蛇点来表示,而活动轮廓的变形也就可以通过蛇点的运动来完成.活动轮廓模型实质上是一个能量最小化模型,其变形过程就是活动轮廓在外部能量(模拟外力)和内部能量(内力)的作用下向物体边缘靠近的过程,外力推动活动轮廓向着物体边缘运动,而内力则保持活动轮廓的光滑性和拓扑性,当蛇点到达平衡位置时(此时对应于能量最小),活动轮廓就会收敛到所要检测物体的边缘.活动轮廓的能量定义为E ,实际使用中,一般将E 取为如下形式:E =E int +E ext (10)其中,E int 为内部能量,影响曲线的形状;E ext 为外部势能,其大小取决于原图像的某些性质,如灰度、梯度等,另外,还可以根据需要加入一些外力的约束.活动轮廓模型的能量函数完全定义了它的形变行为,物理上,一个活动轮廓模型的能量函数可以看成是施加在它上面的所有不同力的作用.内部能量用于保持轮廓的平滑性,而外部能量则用来将轮廓吸引到真实的轮廓边缘.最常用的内部能量方程为:E int =∫l 0(α|5r 5s |2+β|52r 5s2|2)d s (11)其中:α和β分别为控制曲线的弹性系数和刚性系数的权值参数,两个参数共同控制曲线的变化行为,实际应用中,α和β通常都设定为常数.外部势能一般定义为如下形式:E ext =∫lγp (r (s ))d s (12)其中:P (x ,y )是图像平面上定义的标量势能函数,它的局部最小值将吸引蛇点.从一个初始的位置开始,“蛇”在内力和外力联合的影响下不断的移动.在实际的应用中,“蛇”被分离成逐段的线性线段,在每个像素点“力”都被计算.“蛇”的运动使用梯度下降法或拉格朗日动力学法进行计算.在各种力的作用下,模型不断发生演变,当所有的作用力达到一种平衡状态时,演变过程停止.活动轮廓模型经证明对于医学图像的分割非常成功,轮廓逼近的算法可描述如下[5]:按式(11)计算初始轮廓的内部能量按式(12)计算初始轮廓的外部能量while 不满足中止条件do for 每个蛇点do 利用梯度下降法或拉格朗日动力学法计算蛇点的新位置 按式(11)计算初始轮廓的内部能量 按式(12)计算初始轮廓的外部能量end・6・ 中原工学院学报 2004年 第15卷 3 用活动轮廓模型方法分割B 超医学图像 在对B 超图像的分割算法中,目前绝大多数采用基于活动轮廓模型(或称可变模型)的各种改进方法[6,7].由M.K ass 等人在1998年首次提出的活动轮廓模型,是一种有效的区域分割、边缘跟踪方法,它把图像中感兴趣的物体轮廓看作一条连续的、封闭的或开放的链条结构,并设计了一类能量函数,通过求取能量的最小值,来获得最优轮廓.该模型将几何学、物理学、近似理论等结合在一起,已成为一种重要的图像分析手段.尽管针对不同的人体器官所采用的分割细节不同,但利用活动模型求取各类器官的轮廓的方法,总结起来却大体相同,一般都包括以下几个步骤:(1)预处理.预处理的主要工作集中在对超声图像斑点噪声的抑制上.对于斑点噪声的抑制目前一般采用自适应加权中值滤波、小波域内细节抛弃等方法[5,8];(2)初始轮廓的提取.对于初始轮廓图的获取,针对不同的器官使用不同的方法,对于某些器官的部位如心腔、胃窦的初始轮廓可以采用自动的方法来获取,而有些器官部位如膝盖的胫骨的初始轮廓却无法采用自动的方法获得,对于这些无法自动获得初始轮廓的部位的通常的做法是人工在真实边缘附近选择若干点,然后用直线或曲线将这些点连接起来,以此作为初始轮廓.自动获取器官某一部位的初始轮廓的步骤归纳起来大概有以下几步:①二值化.因B 超图像整体一般分为两类对象物:器官组织和背景,因此可通过二值化处理等阈值分割方法将原始图像分为器官与背景两部分.B 超图像质量较差,无法得到有明显双峰的直方图,一般的全局阈值方法很难得到满意的阈值,本文采用动态阈值加最优阈值的方法:即先将B 超图像划分为几个子图像,对每个子图像内部采用最优阈值法求取阈值,如果子图像的数目取得比较恰当,会取得很好的效果,我们采用此动态阈值方法实现了对B 超图像的二值化,与理论上能行得通的直方图变换法相比,该方法取得了更令人满意的效果.进行二值化处理后,如果目标物已形成封闭区域,便可直接使用轮廓跟踪技术来分割目标物,获得初始轮廓,否则,就需要进入下一步处理;②封闭性处理.对原始图像进行二值化处理后,有一部分图像的目标并未封闭,可进行目标封闭处理,通常采用数学形态学的开运算处理或利用像素梯度的幅度和方向进行边界闭合的方法.这里使用形态学变换的目的是使目标轮廓断裂的部分连接起来,因而要采用开运算:先对二值图像进行腐蚀,使得器官轮廓有缩小的趋势,可以使轮廓封闭,然后进行膨胀操作,以尽量使其恢复到原始的轮廓;(3)活动轮廓模型逼近.在这一步,对上述得到的初始轮廓使用活动轮廓模型曲线进行逼近.利用超声图像的器官边缘信息,可定义外部势能ρ(ri )定义为:ρ(r i )=-|Edge (denoise (I (x i ,y i )))|(13) 即先对超声图像进行去噪处理,然后用边缘检测算子来提取边缘,方法可利用我们前面介绍的任何两种相组合.图2是按照上面步骤进行的心腔轮廓的自动提取的效果图:图2 基于活动轮廓模型的超声心脏轮廓自动提取实验图・7・ 第2期 苗凤君:B 超医学图像分割技术的研究 4 实验结果分析在上述的应用中,预处理采用自适应加权中值滤波(AW MF )方法来去除斑点噪声;二值化采用基于最优阈值的动态阈值二值化方法;滤除噪声孔采用对目标进行开启操作,结构元素取3×3的全“1”阵;初始边缘提取使用K irsch 算子;轮廓逼近采用活动轮廓模型方法对初始轮廓进行优化,其中内部能量按公式(11)计算,外部能量ρ(r i )定义为:ρ(r i )=-|S obel (AW MF(I (x i ,y i )))|,即先对图像进行自适应中值滤波,然后用S obel 算子来提取边缘信息,曲线的弹性系数α=0.1,刚性系数β=0.1,迭代次数为100次,完成最终的轮廓优化.采用这种方法进行B 超图像的分割,针对不同的器官要人工获得不同的初始轮廓,此类算法不具备通用性,但针对某一具体问题处理的步骤却基本相似,寻找一种能自动提取初始轮廓的方法仍然是这一领域需要解决的问题.参考文献:[1] 赵树魁,李德玉,汪天富,等.超声医学图像滤波算法研究发展[J ].生物医学工程杂志,2001,18(1):145-148.[2] 庄天戈.计算机在生物医学中的应用[M].北京:科学出版社,1998.[3] 章毓晋.图像处理和分析[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 谷口庆治.数字图像处理基础篇[M].北京:科学出版社共立出版,2002.[5] Loupas T ,Mcdicken W N ,Allan P L.An Adaptive Weighted Median Filter for S peckle Suppression in Medical Ultras onic Images[J ].IEEET rans.on Circuits Syst ,1989,36(1):129-135.[6] 廖志宁,张 艳,伍晓平,等.一种对胃窦B 超图像进行自动分割的方法[J ].计算机技术与自动化,2000,19(1):31-35.[7] 何爱军,汪天富,郑昌琼,等.基于活动轮廓模型的超声心脏图像轮廓的自动检测[J ].生物医学工程杂志,2001,18(2):242-246.[8] 郝晓辉,高上凯,高小榕.一种新的超声图像斑点噪声抑制方法[J ].中国生物医学工程学报,2001,20(6):494-501.R esearch of the Im age Segmentation T echnology of B 2scan Medical Im agesMI AO Feng 2jun(Zhongyuan Institute of T echnology ,Zhengzhou 450007,China ) Abstract : Image segmentation is a crucial step in image processing field.In this paper the image segmentation technol 2ogy in B 2scan medical images field is discussed detailedly ,including threshoiding and combing special tool segmentation ,and s ome alg orithm being used frequently is researched and analyzed at the same time.The paper sums up s ome im portant tech 2niques about B 2scan medical image contour extracting with active contour m odel.It als o realizes the threshold processing of B 2scan medical image using the combination of dynamic threshold and threshold optimization.K ey w ords : image segmentation ;active contour m odel ;thresholding・8・ 中原工学院学报 2004年 第15卷 。
融合U-Net 3+和ACM的医学图像分割模型
融合U-Net 3+和ACM的医学图像分割模型
刘国奇;宋一帆;蒋优;茹琳媛
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2022(39)10
【摘要】活动轮廓模型方法不需要训练集且能较好利用边缘信息,但对初始轮廓较敏感,在处理复杂背景图像时分割不够精确。
U-Net 3+网络可以分割更复杂的医学图像,但需要大量的人工标记,且模型的特征提取机制导致其在非典型边界特征的决策时通常是不准确的。
因此,针对训练集较小的医学图像,提出了一种融合卷积神经网络和活动轮廓模型的医学图像自动分割模型。
模型通过U-Net 3+网络获得目标先验信息,使用先验信息构造拟合能量项,并融合到活动轮廓模型中约束曲线演化。
在皮肤镜病变和胸部X光片图像上测试,该模型的分割精度高于单独使用U-Net 3+网络和活动轮廓模型的分割结果。
【总页数】9页(P189-196)
【作者】刘国奇;宋一帆;蒋优;茹琳媛
【作者单位】河南师范大学计算机与信息工程学院;"教学资源与教育质量评估大数据"省工程实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于复合矢量场的改进ACM模型与医学图像分割
2.融合边缘增强注意力机制和U-Net网络的医学图像分割
3.基于内卷U-Net的医学图像分割模型
4.SAU-Net:基于U-Net和自注意力机制的医学图像分割方法
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计算机研究与发展 2006 , 43 ( 12)
域的边缘 ; ③ 因为外力场是图像经高斯平滑后的梯 度场 ,图像经高斯平滑后边缘被模糊和平滑 ,弱边缘 处梯度场的模不会大1 弱边缘处轮廓曲线无法确定 位置和对噪声敏感1 文献 [ 2 ] 等提出的模拟气球膨 胀法是为了解决第 ① 个问题 , 使参数活动轮廓模型 增大了对边缘的捕获范围1 文献 [ 3 ] 引入梯度向量 流 ( gradient vector flow , GV F) 代替传统参数活动轮 廓模型中的图像力 , 使参数活动轮廓模型具有较大 的边缘捕获范围和对凹陷区域边缘的定位1 文献 [ 4 ,5 ] 通过引入区域信息解决区域灰度渐变 、 边缘梯 度变化小的区域的分割1 文献 [ 6 ] 对参数活动轮廓 模型通过引入先验形状来确定对弱边缘或缺损边缘 的定位1 参数活动轮廓模型通过利用先验知识解决 一些目标不完整或背景复杂的分割问题1 本文提出 一种新的能反映区域边缘信息的外力场 , 改善活动 轮廓收敛到目标区域边界的性能1 首先利用统计方 法确定目标区域 , 再利用区域产生区域向量流场1 图像的势能力场和区域向量流场的线性组合作为参 数活动轮廓的外力场1 两种力场的有机结合可以反 映图像的全局形状信息和局部信息 , 解决参数活动 轮廓模型分割图像在弱边缘的收敛问题1
计算机研究与发展 Journal of Computer Research and Development
ISSN 100021239Π CN 1121777ΠTP 43 ( 12) : 2131～2137 , 2006
先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割
石澄贤
1 2 3
1 ,2
王洪元 王平安 夏德深
J ( x , y) =
∫
0
1
Eint ( X ( s ) ) + Eext ( X ( s ) ) d s ,
( 1)
式中 Eint ( X ( s ) ) =
1 ( s) | [α| X′ 2
2
( s) | 2 ] , + β| X″
α,β为加权控制参数 , 分别控制参数曲线的弹性和
( s ) 值和 X″ ( s ) 值决定了轮廓线 刚性 , 某个点的 X′
p ( h ( I)
| μi ,σi )
=
1 2 σ exp ( - ( h ( I ) - μi ) 2Π i) π σ 2 i
Abstract A priori shape paramet ric active contour model has been widely used in image segmentation be2 cause of t heir computational efficiency and stability1 The model can deal wit h properly t he concave regions in t he image and provide an accurate segmentation to weak edges and noise images1 An initial contour must not be set near t he feat ure of t he image and can provide a large capt ure range1 Priori shape force field incor2 porates into an active contour model1 The novel model can avoid computing t he distance of priori shape con2 tour to active contour , and can decrease t he complexity1 The model solves efficiently some drawbacks of a paramet ric active contour model1 Experiment s demonst rate t hat t he model curve is driven to t he object boundary by t he new forces even if t he initial contour does not close t he t rue boundary and t he object is non2 convex or has weak edges and noise on medical CT and ult rasound images1 Key words active contour model ; priori shape ; potential force field ; image segmentation
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( 江苏工业学院信息科学系 常州 213164) ( 南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094) ( 香港中文大学计算机科学与工程系 香港沙田) ( shicx @em1jpu1edu1cn)
A Parametric Active Contour Model f or Medical Image Segmentation Using Priori Shape Force Field
[G σ( x , y ) 3 I ( x , y ) ]
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2,Biblioteka ( 3)下面确定图像中的每个部分区域1 设 h ( I ) 是 一个分成 R i , i = 1 , 2 , …, N 部分的灰度图像的统计 密度函数 ( 标准化的直方图) 1 h i ( I ) 是 R i 的统计密
是
Δ
过下列方程进行求解 : ( ) ( s , t) - β Xt ( s , t ) = α X″ X 4 ( s , t) -
Fint ( s ) + Fext ( s ) = 0 , ( 7) Eext1
内力 Fint 控制轮廓线的延展性和弯曲程度 ; 而外力
Fext 则吸引轮廓线不断向目标边缘运动1 方程 ( 6 ) 通
当方程 ( 8) 的解稳定时 , Xt ( s , t ) 就为 0 , 这时得到方 程 ( 6) 的解1 针对传统的参数活动轮廓模型中存在 的限制 , 引入新的外力是一种有效的方法1
Eext 1 ( 8)
Δ
( 4) ( s) - β 式中 Fint ( s) = α X″ X ( s) , Fext ( s ) = -
Δ
( ) αX″ ( s) - β X 4 ( s) -
Eext = 01
( 6)
( 9)
石澄贤等 : 先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割
2133
度函数1 根据计算机视觉理论 , 自然图像的均匀区 域其灰度值的统计分布满足正态分布1 基于这一观 点 , 我们用高斯函数来逼近各部分的分布密度 , 第 R i 部分的分布密度函数
将使边缘变得模糊1 如果图像是二值图像 , 外部能 量函数可以采用下面两种 :
( 3) ( x , y) = I ( x , y) , Eext
( 4) ( 5)
Eext ( x , y ) = G σ( x , y ) 3 I ( x , y ) 1
( 4)
为了保证活动轮廓模型对边缘有一定的捕获范围 , 减少噪声和去除大量的伪边缘的影响 , 取较大的 σ 经常是必需的1 活动轮廓线的运动过程就是寻找能 量函数最小点的过程1 设活动轮廓线的能量函数在 整个图像范围内可微 , 则式 ( 1) 的最小解必须满足欧 拉方程 : 该方程也可看做力平衡方程 :
收稿日期 :2005 - 06 - 29 ; 修回日期 :2006 - 05 - 15
能量的闭合曲线就是目标轮廓1 它是一个通过泛函 的极小值求曲线的问题 , 因此可以用 Euler 方程或 通过优化方法来求解1 传统参数活动轮廓模型主要 存在着下列限制 : ① 必须将轮廓曲线初始化于目标 轮廓的附近 ,否则可能收敛于错误的目标 ; ② 由于无 法得到指向凹型边缘内部的力 , 难以收敛到凹型区
摘 要 先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法1 它具有对弱边缘 、 凹区域
进行分割的能力 ,同时有较大的边缘捕捉范围1 通过引入一种非距离性的先验形状力场 ,构建一种新的 能反映先验形状的参数活动轮廓模型1 新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算 , 减少 了模型的复杂性1 新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷1 实验对带噪声 且为弱边缘的医学 CT 图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓1
1 参数活动轮廓模型
传统参数活动轮廓模型是定义在平面上的一条 参数曲线 X ( s ) = ( x ( s ) , y ( s ) ) , s ∈[ 0 , 1 ] , 它在图 像空域中运动使下述能量泛函最小化 :
E =
2 新的先验形状参数活动轮廓模型
为了使参数活动轮廓模型增强对图像中目标的 捕捉范围和对目标的弱边界 、 凹陷区域或含噪图像 的分割能力 , 我们提出一个新的外力场1 要求外力 在图像区域都有作用 , 能指向凹陷轮廓边缘和指向 边缘轮廓有较高的精度和抗噪声的能力1 为此 , 我 们将目标区域特征和外力场联系起来 , 利用区域信 息来弥补梯度力场的局部边缘信息的不足1 下面我 们将会表明这一改变能改善参数活动轮廓模型对目 标的分割性能 , 提高抗噪声的能力1 211 先验形状的确定 设图像区域按灰度分成 R i , i = 1 , 2 , …, N 个部 分1 若感兴趣的目标区域 R o 由其中的几个部分组 成 , 定义一个二值图像 :
在该点的延伸和弯曲程度1 Eext ( X ( s ) ) 为外部能量 函数 , 它通过图像导出 , 要求在感兴趣的特征 ( 例如 边缘) 处它取较小的值1 当参数曲线形变到感兴趣 的特征时 , 能量达到最小化 , 曲线的形变就停止1 对 于灰度图像 I ( x , y ) , 作为连续位置变量 ( x , y ) 的一 个函数 , 一般采用以下几种外部能量函数来引导活 动轮廓到达边缘1