基于CT图像分析和区域生长法的CT图像分割
基于区域生长算法的肝脏CT图像分割
基于区域生长算法的肝脏CT图像分割彭微【摘要】目的:实现对肝脏CT图像中肝脏区域的分割,以助于计算机辅助诊断、病变组织定位、三维重建、治疗方案设计等.方法:采用基于区域生长的邻接连续阈值法实现对肝脏CT图像中肝脏组织的分割.结果:该方法能非常理想地将目标与背景分离,同时将过分割现象减到最少.结论:该方法计算简单、耗时较短,适用于不太复杂和对比比较明显的图像的分割.【期刊名称】《医疗卫生装备》【年(卷),期】2014(035)009【总页数】2页(P49-50)【关键词】肝脏CT图像;邻接连续阈值法;区域生长算法【作者】彭微【作者单位】437100湖北咸宁,湖北科技学院生物医学工程学院教学办公室【正文语种】中文【中图分类】R318;TP751CT是无侵害性的器官体外成像手段，由于其成像速度较快、分辨力较高、效果较好，在对肝脏疾病的诊断中占有主导地位。
通过对肝脏CT图像进行分割，提取出肝脏组织并获得相应的特征信息，然后进行肝脏的三维重建，医生可以很直观地了解患者肝脏内部的详细情况，对诊断及下一步治疗计划的制定起到关键作用[1]。
可见，肝脏的分割对肝脏疾病的诊断以及治疗具有重要的意义。
基于区域生长的图像分割算法适合分割灰度图像，相对其他算法（如边缘检测分割法等）比较稳定、快速，可以方便地改变参数[2]。
区域生长算法的基本实现是从在被分割对象内部设置种子区域（通常由一个或多个像素构成）开始的。
对种子区域的相邻像素进行估算，以确定它们是否应该被加入到种子区域，如果是，则被添加到该区域，使种子区域生长，继续上面的过程，直到再没有新的像素被加入[3]。
其中，种子点可以采用人机交互或自动方法设定。
采用传统的区域分割方法对肝脏组织进行分割时，很容易造成过分割的现象，本文实现一种可以减少过分割的区域生长算法——邻接连续阈值法。
邻接连续阈值法从某种程度上可以认为是在连接门限阈值（connected threshold）方法[4]的结果上进行一次形态学上的腐蚀。
一种基于区域生长的CT序列图像分割算法
一种基于区域生长的CT序列图像分割算法
彭丰平;鲍苏苏
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2007(035)005
【摘要】提出一种基于区域生长的CT序列图像的分割算法.在第一张待分割目标区域中选取一个种子点,利用四领域的生长规则对种子点进行区域生长,得到一组点集,将这个点集投影到下一张CT图像中,得到一组新的点集,再提取该点集的轮廓,最后对该轮廓上的点进行四领域的区域生长,分割出最终的目标区域.实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的图像分割问题,而且对于背景复杂、光照不均匀的图像也能取得较好的分割效果.
【总页数】2页(P1-2)
【作者】彭丰平;鲍苏苏
【作者单位】华南师范大学计算机学院,广州,510631;华南师范大学计算机学院,广州,510631
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于区域生长算法的 CT序列图像分割 [J], 潘家辉;朱玲利;鲍苏苏
2.一种新的肝脏CT序列图像区域生长算法 [J], 陈彦达;鲍苏苏
3.一种基于区域生长的MRI基底核区分割算法 [J], 朱兴瑞;侯嘉
4.基于空间模糊C均值与区域生长的腹部CT序列图像肾脏自动分割 [J], 王晓红;赵于前;廖苗;刘苗苗
5.一种基于混合方法的彩色图像分割算法*----结合分水岭算法、种子区域生长和区域合并的混合方法 [J], 徐国雄;王海娜;胡进贤;王立强;卜应敏;;;;;
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医学影像中的图像分割技术研究
医学影像中的图像分割技术研究一、背景介绍随着医学成像技术不断的发展，医学影像在临床医疗领域已经成为了不可或缺的一部分。
然而，海量的医学影像数据对临床医生和医学研究工作者的影像学分析提出了新的挑战。
一项重要的任务是医学影像中的图像分割，即将一张医学影像图像分为若干不同的区域以帮助临床医生和研究人员更好地理解该区域的构造和特性。
基于这一任务，许多图像分割技术得到了广泛的研究和应用。
二、医学影像中的图像分割技术1. 基于阈值的图像分割技术基于阈值的图像分割技术是一种快速、简单的图像分割方法，广泛应用于医学影像中。
基本原理是将像素值高于或低于预先定义的阈值的像素分为两个部分，从而实现图像的分割。
但此方法在面对医学影像中复杂结构的图像时，分割效果很可能出现错误。
2. 基于边缘检测的图像分割技术基于边缘检测的图像分割技术是利用边缘信息对图像进行分割的方法，主要分两步进行。
首先，对图像进行边缘检测，提取边缘信息。
然后，利用这些边缘信息将图像分割为不同的部分。
但这种方法对图像中噪声的敏感度很高，同时对于一些形状较为复杂的结构分割效果也较差。
3. 基于区域生长的图像分割技术基于区域生长的图像分割技术是一种运用种子点的方法将图像分为不同的区域。
基本原理是从种子点开始，对相邻像素点的灰度值进行比较，将符合条件的像素点归为同一区域，直到所有符合条件的像素点都被归为同一区域。
该方法能够有效处理复杂的图像结构，并且对噪声的抗干扰能力较强。
4. 基于图论的图像分割技术基于图论的图像分割技术将像素看作图中的节点，在节点之间建立连接关系。
在分割过程中，将节点之间的连线权值看作像素之间的相似性，将图像分为不同的区域。
该方法可以很好的解决医学影像中复杂结构分割问题，但其计算复杂度较大，分割速度比较慢。
三、总结医学影像中的图像分割技术在临床医学中具有重要的应用价值。
但由于医学影像的复杂性，不同的图像分割方法都存在自己的优缺点。
因此，在实际应用过程中，需要结合具体的医学影像特点选择合适的图像分割方法，并进行不断地优化和改进，以达到更好的分割效果。
一种基于区域生长的CT序列图像分割算法
第３ ５卷（０ ７ 第 ５期 ２０ ）
计算机 与数字 工程
一
种 基 于 区域 生 长 的 Ｃ Ｔ序 列 图像 分 割算 法
彭 丰平 鲍苏苏
广州 ５０ ３ ） １６ １ （ 华南师范大学计算机学院
摘 要
提出一种基于 区域生长 的 Ｃ Ｔ序列图像 的分割算 法。在第一 张待分割 目标 区域 中选取一个种子点 ， 利用 四领
则 ， 进行合 并 。同时用 ｙ更新 均值 。 不
＝
…
（ Ｙ ／ 凡＋１ ＋ ） （ ）
（） ２
式 中 ， 已生 长区域 的像 素个数 。 ｎ是
读 入ｃ 序 列图像 Ｔ
信息。我们的任务是 ： 首先在序列中每一幅二维 图
像上将 肝脏及 其血 管分 离 出来 ， 然后 利用 分割 的结 果 序列 实现单 独 器 官 的三 维 重建 。其 重点 就 是 在 保 证单个 图像 分割结 果正 确 的同时 ， 高序 列意义 提
中 图分 类 号 Ｔ ３ １４ Ｐ９．ｌ
１ 引言
图像分 割 是 图像 处理 领 域 中极 为 重要 的 内容 之 一 ， 以 图像 的 某些 特 征 为 标 准 ， 图像 划 分一 它 把 些 具有 “ 种意 义 ” 区域 。根 据分 割算 法 适 用性 某 的 的不 同 ， 图像分 割 方法 主 要 分 为两 大类 ： 类 是基 一 于 区域 的方法 ， 常利用 同一 区域 内的均匀性 识别 通 图像 中 的不 同 区域 ； 一类 是 边 缘 分 割方 法 ， 常 另 通 利用 区域 问不 同的性 质 划 分 出各 个 区 域 之 间 的分 界 线 。本课 题 的研 究 对 象是 实 际 的 Ｃ Ｔ腹 部 图像 序列 ， 以两两 间距 很小 的序列 二维 切 片传递 三维 它
基于机器学习的肺部CT图像的分割和分类
基于机器学习的肺部CT图像的分割和分类肺部是人体呼吸系统的重要器官之一，与人类健康密切相关。
肺部疾病对人类健康的影响非常大，因此如何更好地对肺部进行诊断和治疗，成为当前医疗领域急需解决的问题之一。
随着计算机技术的不断发展，基于机器学习的肺部CT图像的分割和分类已经成为目前肺部疾病诊断和治疗中不可或缺的一部分。
一、肺部CT图像的分割肺部图像的分割是指将输入的肺部CT图像划分为具有不同标签的不同区域，常见方法是使用区域生长算法和基于图的分割算法。
区域生长算法通过设置生长准则和生长起点等初始参数，逐渐将某一种特定的像素连成一个区域。
基于图的分割算法则是通过构建由像素和边缘构成的图，将认为相似的像素归为一个区域。
二、肺部CT图像的分类肺部CT图像的分类则是指根据不同的特征对图像进行分类和判别，进而实现肺部疾病的诊断。
通常情况下，肺部CT图像分类主要分为两大类，即基于特征的分类和基于深度学习的分类。
基于特征的肺部CT图像分类是通过先手工提取不同的特征，再通过机器学习模型进行分类，特征提取常用的方法包括小波变换、Gabor滤波、灰度共生矩阵等。
基于深度学习的肺部CT图像分类则是通过深度卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习肺部CT图像中的特征，提高分类的准确性。
三、机器学习在肺部CT图像分割和分类中的应用随着机器学习技术的不断发展，肺部CT图像分割和分类的准确率也被大幅提高。
基于区域生长算法和基于图的分割算法都可以通过机器学习模型进行优化。
例如，可以通过深度学习模型对不同阈值下的分割结果进行综合分析，从而选择最优的分割结果。
在肺部CT图像分类中，机器学习模型所带来的帮助更为明显。
通过大量的肺部CT图像数据的训练，机器学习模型可以自动地学习到肺部CT图像中不同疾病的特征，从而对肺部疾病进行快速、准确的分类和诊断。
例如，可以通过训练深度卷积神经网络，自动学习肺部CT图像中的病变特征，并将不同疾病分类，取得很好的效果。
图像处理中的图像分割算法比较分析
图像处理中的图像分割算法比较分析图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有一定语义的区域。
图像分割在图像分析、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。
随着技术的发展，越来越多的图像分割算法被提出，为了选择合适的算法进行应用，本文将对目前常用的图像分割算法进行比较分析，包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测和基于深度学习的算法。
1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法之一。
该方法根据像素点的灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分割成两个或多个区域。
对于灰度较为均匀的图像，基于阈值的方法能够得到较好的分割效果。
然而，对于灰度不均匀或存在噪声的图像，这种方法的效果较差。
2. 基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于连通性的方法。
该方法从一组种子像素出发，根据一定的生长准则逐步增长区域，直到达到停止条件为止。
区域生长方法能够处理一些复杂的图像，但对于具有相似颜色或纹理特征的区域容易产生错误的连续性。
3. 基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法把图像中的边缘看作是区域之间的分界线。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法通过检测图像中的灰度值变化或梯度变化，找到边缘的位置，并将图像分割成相应的区域。
基于边缘的方法对于边缘清晰的图像分割效果较好，但对于复杂的图像容易产生断裂或错误的边缘。
4. 基于深度学习的图像分割算法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像分割算法成为研究热点之一。
深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）等模型进行端到端的图像分割。
这些方法能够学习图像中的语义信息，并输出像素级别的分割结果。
深度学习方法在许多图像分割任务上取得了显著的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
综上所述，不同的图像分割算法适用于不同的场景和任务需求。
基于阈值的图像分割算法简单易用，适用于灰度较均匀的图像；基于区域生长的算法能够处理复杂的图像，但容易产生错误的连续性；基于边缘检测的算法对于边缘清晰的图像效果较好；基于深度学习的算法具有较强的泛化能力，可应用于多种场景。
医疗图像处理中的图像分割方法教程
医疗图像处理中的图像分割方法教程医疗图像处理是近年来发展迅速的领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
而图像分割作为医疗图像处理的重要组成部分，旨在将医学图像中的对象从背景中区分出来，以提供更详细、更准确的信息。
在医疗图像处理中，图像分割方法具有不可忽视的重要性。
以下将介绍一些常用的医疗图像分割方法，以帮助读者更好地理解和应用。
1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是图像处理中最简单、最直观的一种方法。
它假设图像中的目标与背景具有明显的灰度差异，并通过设置合适的阈值来分割图像。
在医疗图像处理中，可以利用生理特征或者病灶的灰度分布来确定阈值，帮助准确地分割出病变区域。
2. 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘是图像中灰度变化明显的位置，可以有效区分目标与背景。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
通过这些算法可以提取出图像中的边缘信息，然后将目标与背景分离。
3. 基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种基于灰度值相似性的分割方法。
它从种子点开始，通过逐渐生长的方式将相似灰度值的像素点合并到一个区域中，直到满足一定的停止标准。
这种方法可以有效地处理医疗图像中的噪音和弱边缘问题，得到更加准确的分割结果。
4. 基于图像统计特征的分割方法基于图像统计特征的分割方法利用图像中不同区域的统计特征来实现分割。
例如，可以利用均值、方差、纹理等特征来描述不同区域的差异，并根据这些差异进行分割。
这种方法可以克服基于灰度值的分割方法在处理复杂医学图像时的缺陷，并得到更准确的分割结果。
5. 基于机器学习的分割方法基于机器学习的分割方法利用先前已知的标记样本训练分类器，然后将分类器应用于待分割图像中。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过这些算法可以将图像中的像素点分为不同的类别，从而实现图像的分割。
医学影像处理中的图像分割算法使用技巧
医学影像处理中的图像分割算法使用技巧医学影像处理是一门涉及医学图像采集、存储、处理和分析的学科。
医学图像中通常包含大量的信息，因此图像分割是医学影像处理中必不可少的一环。
图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程，它通常用于检测病变区域、提取感兴趣的解剖结构或组织等。
在医学影像处理的图像分割中，有许多算法可供选择，下面将介绍一些常用的图像分割算法以及它们的使用技巧。
1. 阈值分割阈值分割是最简单且常用的图像分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像中大于或小于特定阈值的像素分离出来。
阈值分割适用于图像中目标和背景的灰度值存在明显差异的情况，例如CT扫描中的骨骼分割。
在使用阈值分割时，需要根据图像的特点选择适当的阈值，并进行阈值的优化和调整，以获得更好的分割效果。
2. 区域生长区域生长是一种逐像素地将图像分割为几个连通区域的方法。
它通过选择种子点和定义生长准则来实现图像的分割。
区域生长适用于图像中目标的灰度值相似的情况，例如MRI图像中的脑部分割。
在使用区域生长时，需要选择适当的种子点，并根据具体情况设置生长准则，以获得准确的分割结果。
3. 边缘检测边缘检测是通过寻找图像中不连续的灰度值变化来实现图像分割的方法。
它可以准确地检测出图像中的边缘信息，并将其作为分割结果。
边缘检测适用于图像中目标的边界清晰的情况，例如X射线图像中的器官分割。
在使用边缘检测进行图像分割时，需要选择适当的边缘检测算法，并进行参数调整以获得满意的分割效果。
4. 水平线剖分水平线剖分是一种基于灰度值水平变化的分割方法。
它通过对图像的水平方向进行剖分和分析，将图像中的区域分隔开。
水平线剖分适用于图像中存在明显的水平变化的情况，例如胸部X射线图像中的肺部分割。
在使用水平线剖分进行图像分割时，需要选择适当的剖分方法，并进行参数的调整以获得理想的分割效果。
5. 基于机器学习的分割基于机器学习的分割方法是近年来发展起来的一种分割方法。
基于otsu和区域生长的肺部CT图像分割方法
第17期2018年9月No.17September，2018无线互联科技Wireless Internet Technology根据世界卫生组织几个大癌症中心的报告显示，肺癌已经成为全球死亡率最高的癌症。
我国肺癌患者数量居全球首位，且国内肺癌的发病率、死亡率在所有癌症中均是第一，肺癌已成为人类健康的最大威胁[1]。
如今人们的健康意识不断提高，肺癌的计算机辅助诊断已成为当前热点，得到了大量的研究。
使用计算机辅助诊断肺癌的首要步骤就是肺实质的分割，其分割结果直接影响后续处理，许多专家学者对此提出了一系列的肺实质分割方法，例如常用的阈值法[2]、区域生长法[3]、聚类法[4-5]等。
基于阈值的分割方法虽然快速，但难以去除气管和支气管；基于区域生长的方法对与肺膜黏连的肺结节会从肺实质中去除，分割不准确；如果肺实质密度不高、边缘不清晰，用聚类方法分割比较困难。
针对上述问题，本文提出了一种otsu [6-7]和区域生长结合的分割方法，不仅解决了上述问题，而且能快速准确地自动化分割肺实质。
1 otsu算法原理otsu 由日本学者大津于1979年提出，是一种自动确定阈值的分割方法，它通过穷举式搜索确定最佳分割阈值，把图像分为目标和背景两部分。
otsu 算法简单，物理意义明确，是一种受到广泛使用的阈值分割方法。
基本原理如下所示。
设图像有L 个灰度级，灰度级i 的像素点数为n i ，则图像的全部像素数为：1L ii N n −==∑灰度级i 出现的概率为p i 为：p i =n i /N ，i =0,1,2,…,L －1设分割阈值为t ，用阈值t 将图像分为两类：C 0=(0,1,…,t )，C 1=(t +1,t +2,…L －1)，两类出现的概率分别为：∑==t i i p 00ω，01111ωω-p L t i i ==∑−+=C 0类和C 1类的灰度均值分别为：000i ti i p µω==∑，1111ωµ∑−+==L t i i p i 图像灰度均值为：10L ii ipµ−==∑两类间的方差为：()()2112002µµωµµωσ−+−=t t 在区间[0, L －1]上依次取值，使方差σ2t 最大的阈值t 即为所求最佳分割阈值。
基于形态学和区域生长法的医学图像分割
1
04
7
5
1
04
7
7
0
1
5
5
5
2 05 65
2 25 64
(a)初始图像
1
0
4
7
5
(b)T=2
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0
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75
1
0
4
7
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6
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2
2
5
6
4
2
2
5
6
4
(c)T=l
(d)T=5
图1区域生长算法示例
由此可见，想要区域生长法分割成功的3个
重要且必不可少的因素是：1)选择合理的种子点 像素;2)制定种子生长准则;3)确定生长停止条件 或规则。
26
机电技术
2019年6月
基 * 于形态学和区域生长法的医学图像分割
范群贞吴浩林真
（福建农林大学金山学院，福建福州350002）
摘要:图像分割技术是图像理解和图像识别的前提，分割效果的好坏将直接关系到后续图像的分析、处理。基于区 域生长算法是一种比较有效的医学图像分割方法。为了提高分割质量，利用数学形态学的基本运算对生长结果进行修 正,填充区域生长后的小孔洞噪声;最后通过实验,证明该方法分割效果理想。
第3期
范群贞等:基于形态学和区域生长法的医学图像分割
27
生长区域；若RM71，表zK (x,y)和(i,j)不相似， /3』)保持不变叫采用不同的生长准则会影响 区域生长过程和最终的分割结果。
基于特征点和区域生长的目标图像分割方法
关键 词 ： 成像探测； 目标分割； 光流法； 区域生长； 鲁棒性
中 图 ０６ ４ Ｔ ３１ Ａ １０—１４２１ ）１ ０ ０ ０
Ｔａ ｇ ｔＩ ａ ｅ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｅ ｈ ｄ Ｂａ ｅ ｎ Ｆｅ ｔ ｒ ｒ ｅ ｍ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉｎ Ｍ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ａ ｕ ｅ Ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ａ ｄ Ｒｅ ｉ ｎ Ｇｒ ｗｉ ｅ ｅ ｔｏ ｎ ｇ ｏ ｏ ｎｇ ＸＵ ｉｇ， Ｊｎ ＺＨＡＮＧ ， ＡＮＧ ａ ｆｎ Ｈｅ Ｗ Ｘｉｏ ｅ ｇ
ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ． ｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｄ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｏ ｖ ｎ ａ ｇ ｔｄ ｔｃ ｉｎ ｕ ｄ ｒｃ ｍｐ ｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ Ｓｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗｅ ｈ ｔｔ ｅｍｅ ｈ ｄ ｆ ｒｍｏ ｉｇ ｔ ｒ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ｎ ｅ ｏ ｏ ｌｘ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ
许 敬 ， 张 合 ， 晓锋 王
（ 南京 理工 大 学智能 弹药 技术 国 防重点 学 科 实验室 。 江苏 南京 ２０ ９ ） １０ ４
摘 要 ： 成像探测的运动目 标图像中背景复杂并且含有大量的噪声 ， 针对传统的目标的检测和分割方法精确
定位 困难 、 且不能完整分割等 问题 ， 出基于特征点 和区域 生长的运动 目标图像分割方法 。通过 相邻帧 图像的 提 绝对值差 分图像 得到大概的运动 区域 ， 用基于 Ｉ 利 Ｋ光流的角点检测方法提取差值 图像 中的特征点 ， 采用 非最 大值 抑制对 特征点的优劣性进行评估 ， 对好 的特征点进行 区域生 长 ， 最终达到运动 目标 的分 割 目的。仿 真结果 表明： 该方法能够对复杂 图像序列 中的运 动 目标 进行精确定位 ， 得到较好的 目标分割结果 ， 且计算 量小 ， 并 具有
医疗诊断中的胸部CT图像分割与特征提取方法研究
医疗诊断中的胸部CT图像分割与特征提取方法研究胸部CT图像分割与特征提取是医疗诊断中重要的一环。
通过自动化的图像处理和机器学习算法，可以快速、准确地分割出感兴趣区域，并提取出有助于疾病诊断的特征。
本文将介绍一些常用的胸部CT图像分割与特征提取方法，并讨论其优缺点。
一、胸部CT图像分割方法1. 基于阈值方法的分割：阈值方法是最简单、最常用的图像分割方法之一。
它通过选择适当的灰度阈值，将图像中的像素分为感兴趣区域和背景区域。
在胸部CT图像分割中，可以根据肺部组织与其他组织的灰度差异，选择合适的阈值进行分割。
然而，阈值方法对噪声和图像亮度不均匀性较为敏感，容易产生误分割。
2. 基于区域生长的分割：区域生长方法从种子点开始，通过判断相邻像素与种子点的相似度来不断合并区域，最终得到所需分割结果。
在胸部CT图像中，可以设定肺部组织的种子点，由于肺部组织具有相似的灰度特征，区域生长方法可以较好地将其分割出来。
然而，区域生长方法对初始种子点的选择敏感，不适用于存在病变的图像。
3. 基于边缘检测的分割：边缘检测方法通过检测图像中的边缘信息，将图像分为不同的区域。
在胸部CT图像中，肺部组织与其他组织的边界比较明显，边缘检测方法可以较好地将其分割出来。
然而，边缘检测方法容易受到噪声和血管等细小结构的干扰。
二、胸部CT图像特征提取方法1. 形状特征提取：形状特征是描述图像中物体外形的特征。
在胸部CT图像中，肺部的形状可以提供重要的医学信息，如肺部病变的大小和形态。
常用的形状特征包括面积、周长、轮廓等。
2. 纹理特征提取：纹理特征是描述图像内部灰度和颜色变化的特征。
在胸部CT图像中，不同组织和病变具有不同的纹理特征。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、纹理能量等。
3. 直方图特征提取：直方图特征是描述图像灰度分布的特征。
在胸部CT图像中，不同组织和病变的灰度分布具有一定的差异。
通过统计不同灰度级别的像素数量，可以提取出直方图特征。
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究【摘要】医学图像的分割在临床诊断和治疗中起着关键作用。
本文介绍了基于区域生长分割算法在医学图像中的研究。
首先解释了区域生长算法的原理，然后讨论了医学图像分割的重要性。
接着具体探讨了基于区域生长算法在医学图像中的应用，包括肿瘤检测、器官分割等方面。
同时也分析了区域生长算法的优缺点以及改进的方法和技术。
最后总结了基于区域生长分割算法在医学图像中的研究成果，并展望了未来研究方向。
研究的成果有望提高医学图像分割的准确性和效率，为临床诊断和治疗提供更好的支持。
【关键词】医学图像、区域生长分割算法、研究背景、研究意义、研究目的、区域生长算法的原理、医学图像分割的重要性、区域生长算法的应用、优缺点、改进方法和技术、研究成果、未来展望、总结。
1. 引言1.1 研究背景医学图像分割是医学影像处理领域的重要研究方向。
通过对医学图像进行分割，可以获取到图像中不同组织或器官的准确边界，为医生提供更准确的诊断信息。
在过去的几十年里，医学图像分割技术取得了长足的进步，从最初的基于阈值和边缘检测的方法，到如今的基于深度学习和机器学习的高级算法。
研究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用具有重要意义。
通过改进和优化区域生长算法，可以提高医学图像分割的准确性和鲁棒性，为医学影像诊断和治疗提供更可靠的支持。
本文旨在探讨区域生长算法在医学图像分割中的应用和挑战，为未来的研究提供参考和指导。
1.2 研究意义医学图像分割在医学领域具有重要的意义。
准确的医学图像分割可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案，并监测疗效。
医学图像中的各种结构和组织通常具有不同的密度、颜色和形状，因此需要进行准确的分割才能准确地识别和量化不同的组织结构。
基于区域生长算法的医学图像分割方法可以根据图像中像素之间的相似性和连通性来实现自动分割，大大减轻了医生手动分割的工作量，提高了分割的准确性和效率。
通过研究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，可以为医学影像学提供更准确、快速和可靠的图像分割技术，有助于提高医学影像诊断的水平，促进临床治疗的发展和进步。
基于区域生长的图像分割算法及其实现
2 区域生长法
区域生长是一种根据事先定义的准则 将像素或子区域聚合成为更大的区域的过 程。基本方法是以一组“种子”点开始， 将与种子点性质相似（诸如灰度级或衍射 的特定范围）的相邻像素附加到生长区域
像的局部性质。 生长准则可以根据不同原理 制定, 而使用不同的生长准则会影响区域 生长的过程。 常用的生长准则和方法有三种, 即基于区域灰度差的、 基于区域内灰度分布 统计性质的、基于区域形状的。 2.2.1基于区域灰度差的生长准则 基于区域灰度差的生长准则在我们使 用的区域生长方法中, 操作的基本单位是 象素, 基于区域灰度差的生长准则步骤如 下: 1.对图像进行逐行扫描, 找出尚无归 属的象素; 2.以该象素为中心, 检查它相邻的象 素, 即将邻域中的象素逐个与它比较, 如 果灰度差小于事先确定的阈值, 则将它们 合并; 3.以新合并的象素为中心, 再进行步 骤2 检测, 直到区域不能进一步扩张; 4.重 新回到步骤1, 继续扫描直到不能发现没有 归属的象素, 整个生长过程结束。 上述方法是先要进行扫描, 这对区域 生长起点的选择有比较大的依赖性, 为克 服这个问题可以改进方法如下: 1. 设灰度差的阈值为零, 用上述方法 进行区域扩张, 合并灰度相同的象素; 2.求出所有邻接区域之间的平均灰度 差, 合并具有最小灰度差的邻接区域; 3. 设定终止准则, 通过反复进行步骤 2 中的操作将区域依次合并, 直到终止准 则满足为止, 生长过程结束。 2.2.2基于区域内灰度分布统计性质的生长 准则 考虑以灰度分布相似性作为生长准 则来决定区域的合并, 具体步骤为: 1.把图像分成互不重叠的小区域; 2.比较邻接区域的累积灰度直方图, 根据灰度分布的相似性进行区域合并; 3.设定终止准则, 通过反复进行步 骤2 中的操作将各个区域依次合并直到 满足终止准则, 生长过程结束。 2.3区域生长算法
基于改进区域生长法分割CT图像肝肿瘤的研究
基于改进区域生长法分割CT图像肝肿瘤的研究
陈宗桂;陆思璇;董晓军;张英俊
【期刊名称】《电子设计工程》
【年(卷),期】2024(32)10
【摘要】针对腹部内存在组织器官多、解剖结构复杂、组织器官边界模糊等特点,该文提出改进区域生长法分割CT图像肝肿瘤。
算法根据肝肿瘤CT值与正常肝组织CT值差异遍历整幅图像预判种子点位置。
种子区域的生长结合局部区域像素的均值和局部区域像素梯度均值。
通过对不同类型的CT图像肝肿瘤进行分割,并以面积迭代度和误分率评判分割效果。
研究结果表明,改进算法的面积迭代度是
0.98±0.16、误分率是0.08±0.03,明显高于传统区域分割法(面积迭代度是
0.78±0.32、误分率是0.35±0.18)。
因此,改进区域生长法可以较好地实现肝组织中感兴趣区域的提取,并保持肝组织的完整,为后续肝脏肿瘤的三维重构和外科手术治疗提供准确的临床数据。
【总页数】6页(P180-185)
【作者】陈宗桂;陆思璇;董晓军;张英俊
【作者单位】湖南医药学院医学院;湖南省直中医院
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.基于CT图像分析和区域生长法的CT图像分割
2.基于电势能改进的区域生长脑肿瘤图像分割
3.一种基于二维Otsu阈值法改进的区域生长红外图像分割法
4.基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法
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基于Graph Cut与区域生长的连续CT图像分割算法
摘
要： ｒｐ ｕ 方法用 于医学 图像分割具有精度高，分割准确等优点， 处理每一幅 图片都需要用户选 定对象 Ｇａｈ ｔ Ｃ 但
和背景，耗 时较 长．区域 生长方法适于对面积不大 的区域进行分割，分割速度 快，但需要人工选取种 子点， 且在 对 比度低的情况下分割效果不理想． 针对医学 Ｃ Ｔ连续断层 图像 间相关性强特 点，提 出一种把 Ｇ ａｈＣ ｔ ｒｐ ｕ 方法和 区
要人 工交互 的繁琐， 割效果好，速度快． 分 关键 词： ｒｐ ｕ 方法：区域生长：图像分割： Ｃ Ｇ Ｓ Ｇ ａｈＣ ｔ Ｇ Ｒ Ｉ
ＣＴ Ｉ ａ ｅＳ ｑ ｅ ｃ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄｏ ａ ｈ Ｃｕ ｎ ｇｏ ｏ ｈ ｍ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅＳ ｇ ｎ ａ ｉ ｎＡｌｏ ｉ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｒ ｐ ｔ ｄＲｅ ｉｎ Ｇｒ ｗｔ ａ
ａｃ ｒ ｙ Ｂ ｔ ｂｅｔ ｎ ａｋ ｒｕ ｄｓｅ ｓｍ ｓ ｂ ｅ ｃ ｄｂ ｔ ｖ ｎ ｏ ｌ ｉ ｇ ． ｅ ｉ ｒｗｈｉ ｇ ｏ ｔ ｃｕａ ． ｕ ｊｃ ａ ｄｂ ｃｇｏ ｎ ｅｄ ｕｔ ｅｓｌ ｔ ｙｉ ｅ ｅｔ ｎｉ ａ ｃ ｏ ｅｅ ｎ ｒ ｉ ｎ ｌｍａｅ Ｒ ｇ ｎｇｏ ｔ ｏ ｄａ ｏ ｓ ｓｇ ｅ ｔ ｇ ｓ ａｌ ｅ ｉ ｂｅｔ ｂ ｔ ｅｄ ｓ ｂ ｅ ｃ ｄ ｆｓ ａｄ ｔｅｒｓｌ ｉ ｎ ｔ ｃｕａ ｈｎ ｌ ｏ ｔ ｓ ｅ ｎｉ ｍ ｌ ｒｇｏ ｏｊｃ ｕ ｅｓｍｕｔ ｅｓｌ ｔ ｒｔ ｎ ｅｕｔ ｓ ｏ ｃｒｔ ｗ ｅ ｗ ｃｎ ａｔ ｍ ｎ ｎ ， ｓ ｅｅ ｉ ｈ ａ ｅ ｏ ｒ ．
域生长方法相结合的图像分割算 法 Ｇ Ｒ Ｉ． Ｃ Ｇ Ｓ 首先使用 Ｇ ａｈ Ｃ ｔ ｒｐ ｕ 法对连续 断层 图像的首幅图像进行分割．以分
基于区域增长算法分割DICOM格式的CT肝脏图像
２Ｏ １１年 １ 月 ２
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文 章编 号 ：０ ６－ ３ ２ ２ １ ） ２— ０ ７— ２ １０ ５ ４ （０ １ １ ０ ５ ０
而 Ｄ Ｃ Ｍ（ ｉ ｔ ｇ ｇａ ｄＣ ｍ ｎｃｔｎ ｅｉ ＩＯ Ｄ ｇａ Ｉ ｉ ｎ ｏ ｍｕｉａ ｏｓ ｎＭ ｄ・ ｉ ｌｍａ ｎ ｉ ｉ
阈值 ， 如果 ｌ （ 。Ｆ ｓ ｌ＜ ， Ｒ ） （） Ｆ Ｔ则像素ｓ 被合并至 Ｒ ＝ … ＋， ｓ否财跳过像素 ｓ搜索Ｔ－＋￣邻的像素． ， － ｌ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
域． 首先在 待分割 的区域 中选择一个种子点 ， 然后在种 子点 的领域 中搜索与种子 点相似特征度 满足指定生长准则 的像
像学检查 的必备方法． 而图像分 割技 术也成 为 了后续 图像
处理 的关键 技术 ．
图像 分割对 Ｃ Ｔ图像肝 脏 的提取是 一种计 算机辅 助诊
断 的重要技术 ， 通常分割是为 了进一 步对 图像 进行分析 、 识
＝
１ １ 简介 ．
医学图像分割是图像分 割的 一个 重要 的应用 领域 ， 到 目前 为止 ， 也没有一个 通用而有 效 的医学 图像 分割 的方法 能满足不 同的分割需要 ， 往往也是结合 具体场合具体分 析． 医学 图像包 括 了超 声 、 Ｔ ＭＲ 及 其 Ｐ Ｔ等 各种 影 响设备 Ｃ、 Ｉ Ｅ 获得 的图像 ． 目前 医学 图像 分割 一直 都是 医学研 究 和计算 机 图像研究 的热 点 ， 因此也产生 了众 多不 同的方法 ． 而本文 研究 的主要是 区域增 长算 法对 Ｃ Ｔ肝脏 图像 的分割 ． 为了实现后 期 的 Ｃ Ｔ图 像肝 脏疾 病 的计 算 机 辅 助诊 断， 首先必须分割 出肝脏 ， 本文 主要应用 区域增 长分割算法 分割 出肝脏 ， 并和原 图像做对 比， 获得 自动分 割图像的可效 性． 区域增长算法是先 给出 图像 中要 分割 的 目标 物体 内 的 个小块或 者说 种子 区域 ， 再在 种子 区域基 础 上不断 将其 周 围的像素 点以一定 的规则 加入其 中 ， 到最终 将代 表该 达 物体 的所有像 素点结合成一个 区域 的 目的．
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，但在计算复杂度和参数选择上具有一定挑战。
5. 基于机器学习的分割方法机器学习方法可以通过训练样本来学习医学影像中的组织和结构特征，从而实现图像分割。
例如，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等分类器可以用于像素级别的分类分割。
深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN），在医学影像分割中取得了显著的进展。
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计算机断层扫描数据的可视化如今已经作为医学图像处理中研究的热点问题之一。
实现医学图(CT)像的三位重建，首先需要对数据进行正确、合理的分割，从中提取出感兴趣的器官、组织或病变体，从而实现这些被提取出的器官、组织或病变体的三维重建，达到辅助治疗与手术规划的目的。
目前，虽然已经有多种分割方法，但是在医学图像分割方面仍无可以通用的理论和方法。
利用传统的一些分割算法对图像进行分割处理时，因图像本身复杂性和噪声的影响很难达到好的分割效果。
图像CT (DICOM [1]格式灰度级为或是，由于机本身显示原理的限制，对于灰度图像，只)20484096PC 可以做到灰度级的精确显示，这就出现了如何用有限的显示资源来更好地显示图像中感兴趣的数据。
256对于高灰度级的医学图像最常用的显示方法是传统的灰度窗调节方法，但是这种方法不容易对感兴趣的数据有一个准确的了解，不能更好地保留图像的原始数据信息。
通过对图像进行直方图统计分析，实CT 现了更准确的转化显示，并且去除了一些多余信息，保存为常用的格式，然后运用改进的区域生长BMP 算法将感兴趣的组织从背景中分割出来，以便进一步进行提取组织的三维重建。
对图像进行直方图统计分析与灰度调节显示1 CT 传统的灰度窗显示算法1.1人眼能够辨识的灰阶一般在个左右，而值中所包含的信息大大超过了人眼所能分辨的范围，因60CT 而中引入了窗宽和窗位技术来充分利用图片中所含的信息。
窗宽和CT (Window Width)(Window Center)窗位是检查中用以观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术。
窗宽是图像上显示的值范CT CT CT 围，在此值范围内的组织和病变均以不同的模拟灰度显示。
窗位是窗的中心位置，同样的窗宽，由于CT 窗位不同，其所包括值范围的值也有差异。
因此欲显示某一组织结构细节时，应选择适合观察该组CT CT 织或病变的窗宽和窗位，以获得最佳显示。
变换公式[2]即：0,(,)/2(,)[(,)(/2)]*255/,/2(,)/2255,(,)/2f x y wP wW g x y f x y wP wW wW wP wW f x y wP wW f x y wP wW <−⎧⎪=−−−<<+⎨⎪>+⎩， 其中，wP 为窗位，wW 为窗宽。
收稿日期: 2009-10-28作者简介: 朱玲利女河南偃师人硕士助教主要从事图像处理、模式识别方面的研究 (1981-),,,,,.基金项目：国家高新技术项目广东省自然科学基金团队项目863(2006AA02Z346); .基于图像分析和区域生长法的图像分割CT CT 朱玲利1,2，王听忠1，鲍苏苏2（洛阳师范学院信息技术学院，河南洛阳；华南师范大学计算机学院，广东广州）1. 4710222. 510631摘要： 针对医学图像的特点，提出了一种基于统计分析的算法。
先对图像进行预处理，并且保存为常用的CT CT 格式，以便于后续处理，然后利用改进的区域生长算法提取目标组织或者区域，最后选择合适的数学形态学BMP 操作对结果进行处理，以消除可能存在的误分。
从实验结果可以看出，上述方法是可行的，达到了较好的分割效果，可以满足三维重建的要求。
关键词：图像分割；；区域生长算法；数学形态学CT DOI:10.3969/j.issn.1674-5043.2009.04.0015中图分类号: TP751 文献标志码: A 文章编号: 1674-5043(2009)04-0055-05虽然这种加窗的方法用窗口移动的方式保证了使用者可以自由地观看任意感兴趣灰度区域的图像，但是这种方法不容易对感兴趣的数据有一个准确的了解，不能更好地保留图像的原始数据信息，有时候在变换的过程中还会丢掉一部分有用的信息，因此采用一种新的基于直方图统计分析的显示方法，这样可以保证对我们感兴趣的区域更准确的显示，同时也可以去除一些多余信息，并且保存为常用的格BMP 式，便于下一步进行分割处理。
基于直方图统计分析的显示算法1.2要想得到好的显示效果，便于进行分割处理，需进行大量的位原始图像的直方图统计分析，找12CT 出图像普遍存在的共性特征，设计恰如其分的算法来进行处理。
算法的具体步骤如下：）直方图统计，得到图像数据的灰度直方图，典型的灰度直方图如图所示。
11(a)图中红线所标注部分就是统计区域，通过对大量图像进行统计分析，可以知道背景部分的1(a)CT CT 值一般都集中在小于的部分，而目标区域的值都大于，形成了明显的双峰。
0CT 0）对感兴趣的区域进行直方图统计，得到其值的大致范围，典型的灰度直方图如图所示。
2CT 1(b)图中红线所标注部分就是统计区域，通过对大量图像进行分析，可以发现感兴趣区域肝区的1(b)CT ()值大概集中在～这个范围内，有了这个比较准确的数据分析，下一步的显示就更有针对性了。
CT (0200) (a) (b)图的直方图1 CT）有统计分析的结果可以知道，感兴趣区域的灰度值大致集中在灰度级以内，为了更好地保留3 255原始的图像细节，不进行灰度窗调节，直接进行显示，当然不在～范围内的灰度值都为，这样CT (0255)0也可以去除一部分背景区域。
提出的变换算法如下：；If(In>=0&&In<=255) Out=In ；Else Out=0其中为图像的灰度值，为图像显示的输出结果。
In CT Out 改进的区域生长算法与实现2 区域生长法的基本思想是将具有相似性的象素集合起来构成区域。
初始区域是很小的邻域，甚至是单个象素，然后依据生长准则，逐步扩大区域。
该方法的关键在于种子点的位置、生长准则和生长顺序等。
目前这方面的研究主要集中在设计特征衡量准则和生长准则，以及提高算法的有效性和准确性方面[3-4]。
生长准则一般可分为三种：基于区域灰度差准则、基于区域内灰度分布统计性质准则和基于区域形状准则，本文采取了基于区域灰度差准则[5]。
初始种子点选择：用户指定初始种子点坐标位置。
生长规则：以像素点的灰度值作为特征值，计算候选像素点与当前已获得的种子区域的均值之差，小于某个阈值则将该候选像素点归并到种子区域。
生长阈值：在初始分割时，机器按下式计算生长阈值，，其中(x ， y 表示种子区域中心点坐标，)g (x ， y 表示像素点)(x , y 的灰度值，)。
具体区域生长步骤是如下：）用户从序列中选定一张预处理后的图片，并指定初始种子点。
1）机器计算该种子点×邻域的灰度均值作为种子区域的初始值，同时计算×邻域的方差，作为23355生长准则的归并阈值。
）建立种子队列，将当前种子点加入队列中。
3）取出队首元素，判断其四或八邻域的像素点能否归入该区域，如果能，则将邻域点加入队列4()中。
）判断种子队列是否为空，如果不为空，跳转步骤４。
5）在输入框中显示种子点坐标、当前分割区域的灰度均值及归并阈值。
6）用户检查分割结果，如果结果正确，则分割完成；否则，用户在输入框中输入新的种子点坐标、7灰度均值及阈值，跳转步骤３。
）分割结束，保存分割结果图。
8使用数学形态学进行后处理3 由于肝脏与相邻器官的边界灰度值非常接近，采用上述提出的区域生长算法对预处理后的肝脏图片进行分割，往往会有一些误分。
从分割的结果可以看出，一些边界处会有一些细小的连接，内部也会出现一些空洞现象。
对于这样的误分，一种有效的方法是应用数学形态学技术[6]，利用膨胀、腐蚀、开启和闭合等操作修改分割结果。
因为开启操作的作用是去除中小于结构元素的连通分量，切断大块的连通分A 量之间细长的连接带。
闭合操作的作用是填补中的小孔，弥和相邻连通分量之间的缝隙，因此可以用开A 启操作来去除边界处的细小连接，用闭合操作来填充分割组织内部的空洞，使得边界更加平滑，最后得到要提取的组织。
试验结果与分析4 取医学三维图像×512512×的图像其中的第层图像，图中的和为设定不同灰度窗309CT 1502(a)(b)的显示结果，图为采用基于统计的变换算法处理后得到的图像，图为在此基础上进行了一定的2(c)2(d)阈值处理的结果。
很明显可以看出，新算法可以更好地保留感兴趣区域肝区的细节，增强了边界处的()对比度，同时也去除了一些背景区域，便于下一步的分割处理。
然后采用改进的区域生长法进行分割，分割的结果如图所示，最后利用数学形态学对分割结果进行后续处理，得到最终的结果如图所3(a)3(b)示。
并且分别用最大类间方差法、二维最大熵法和均值聚类法也进行了分割，从图中的比较可以看K出，他们对复杂图像的分割效果都不太好，本文算法的分割结果明显比较好，从实现的最终结果可以看出，此分割结果应用到医学图像的三维重建中，效果较好。
结 论5针对图像的特点，提出了一种基于直CT 方图统计分析的变换算法对原始的图像CT 格式进行预处理，以更好的保留感(DICOM )兴趣的原始数据信息，并且去除了一些多余信息，保存为常用的格式，然后运用改BMP 进的区域生长算法将感兴趣的组织从背景中提取出来，最后运用数学形态学操作对结果进行后续处理。
从实验的结果可以看出分割效果比较好，而且速度快，能够满足三维重建的要求。
分割结果形态学处理后的结果(a) (b) 最大类间方差法二维最大熵法均值聚类法(c) (d) (e) K 图分割结果图3 窗宽窗位窗宽窗位(a) 360,60 (b) 400,200基于统计的算法结果图结果图阈值处理后(c) (d) ()图结果图2参考文献：[1] Digital Imaging and Communications in Medicine(DICOM)[Z].National Electrical Manufactures Association Press,2000.全海英基于微机的图像序列快速直接体绘制方法研究中国科学院博士学位论文[2] .CT [D].,2001.[3] ORPHANOUDAKIS S C,TZIRITAS G,HARIS K.A hybrid algorithm for the segmentation of 2D/3D images[A].In: Proceedings of international Conference on Information Processing in Medical Imaging, Brest,1995.385-386.[4] POHLE R, TOENNIES K D. Segmentation of medical images using adaptive region growing[A].In:Proceedings of SPIE, Boston, Massachusetts,2001,322:1337-1346.刘耀辉序列肝胆管道分割研究与实现华南师范大学硕士论文[5] .CT [D].,2006.崔屹图像处理与分析──数学形态学方法及应用北京科学出版社[6] .[M].:,2002.CT Image Segmentation Based on Analyzing CT Image and Region Growing MethodZHU Ling-li, WANG Ting-Zhong, BAO Su-su(rmation Technology School, Luoyang Normal University, Luoyang 471022, Chinaputer Science School, South China Normal University, Guangzhou 510631, China)Abstract: According to the characteristics of medical images, this paper puts forward and realizes an algorithm based on statistics to preprocess images and then save them in the form of BMP for further operation. Next, it makes use of an improved region growing method to extract tissues or regions, and then processes the result using suitable mathematical morphology operation to reduce misclassification. The example shows that the method is feasible, and good segmentation results have been achieved to meet the requirement of three-dimensional reconstruction.Key words: image segmentation; CT; region growing method; mathematical morphology上接第页(38)Linear Motor Drive Systems and Its ApplicationsDU Zhi-qiang, HUANG Gui-qin, ZHU De-rong, DANG Bao-hua(Luoyang Institute of Science and Technology, Luoyang 471023, China)Abstract: The direct drive system in linear motor has the advantages of simple structure, faster transient response and better control capabilities to make it an ideal transmission mode. This paper introduces the studying state for linear motor drive system, its features and drive control technology, also its application in the precision motion control, especially in the fields of NC technology and equipment, semiconductor industry, Nano manufacturing and urban rail transit technology. The development trends are also predicted here.Key words: linear motor; linear motor drive system; control technology; precision motion control上接第页(54)Qualitative Analysis of the Predator-Prey System with Monotone Harvesting FunctionCUI Guo-hu(School of Mathematics, Physics and Software Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)ⅡAbstract: The objective of this paper is to study the qualitative property of the Holling predator-prey system with monotone harvesting function by using the applied differential equation theory and bifurcation methods. The analysis of the model's equilibrium quality has been carried out. The so called "paradox of enrichment" phenomenon has been explained, and the unique existence of the limit cycle has been confirmed.Key words: predator-prey system; equilibrium; limit cycle; dulac function。