医学图像分割技术研究进展_翁璇
医学图像分割技术的研究与发展

医学图像分割技术的研究与发展医学图像分割技术是指将医学图像中的医学结构、组织或病灶进行分离和提取,并将其转换为数字信号,以便于医学诊断和治疗。
随着医学技术的不断进步和计算机技术的发展,医学图像分割技术得到了越来越广泛的应用和发展。
医学图像分割技术主要有两种方法:基于阈值的分割技术和基于特征的分割技术。
基于阈值的分割技术是将图像像素灰度值根据设定的阈值进行分类,如二值化、多阈值分割、区域生长等。
这种方法具有简单、快速、易于实现等优点,但是其效果受到图像质量、分割阈值、运算速度等因素的影响,不适合复杂的医学图像分割。
基于特征的分割技术是将图像特征、纹理、颜色等进行分析和提取,如边缘检测、水平集、基于形态学的分割方法等。
这种方法通过数学模型对图像进行处理,更加精细、适用于不同类型的医学图像分割,但是计算量大、实现难度高。
医学图像分割技术的发展越来越注重对精度和效率的同时考虑,同时对图像边缘处理进行了研究,引入了深度学习技术。
深度学习算法能够通过学习大量的数据实现自主提取特征的功能,并在分割中起到了重要作用。
卷积神经网络(CNN)是一种深度学习网络,可以有效地提取图像特征。
其中,U-Net网络是一种常用的医学图像分割方法,它的特点是既能处理较小的图像,又能处理较大的图像,同时考虑了图像的上下文信息,能够有效地分割医学图像。
除了这些基本的分割方法,近年来还出现了一些进一步改进的高级分割方法,如非刚性分割、形状优化分割、多尺度分割等。
非刚性分割是指在分割医学图像时,对不同形状的组织区域进行自适应处理。
形状优化分割是一种通过调整分割区域形状进行最终优化的方法。
多尺度分割是指在医学图像分割中使用多种不同的尺度,以获取更加全面的分割信息。
这些方法进一步提高了医学图像分割的准确性和效率,为医疗诊断和研究提供了更多的可靠支持。
总之,医学图像分割技术在医疗领域中的应用越来越广泛,不断发展和改进,为医疗活动提供了强有力的技术支持。
医疗影像处理中的图像分割方法研究

医疗影像处理中的图像分割方法研究一、引言医学影像处理是一门综合性的学科,广泛应用于医学诊断、病理分析以及医疗决策等方面。
图像分割是医学影像处理的重要环节,其目的是将医学图像中的组织、结构进行区分和分割,为医生提供清晰的图像信息,以辅助医学诊断。
因此,研究医疗影像处理中的图像分割方法具有重要的意义。
本文将综述医疗影像处理中的图像分割方法的研究进展。
二、基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割方法是最简单且常用的方法之一。
该方法基于图像灰度值的分布特点,通过对图像中像素灰度值进行阈值确定,将图像分割为两个或多个区域。
然而,由于医学图像通常具有复杂的灰度分布和噪声等问题,简单的阈值法往往无法得到理想的分割效果。
三、基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法利用图像中物体之间的边缘信息进行分割。
该方法通过检测图像中像素灰度值的变化,从而确定物体的边缘位置。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
然而,由于医学图像中边缘信息不明显且存在噪声,基于边缘的图像分割方法往往容易受到噪声的干扰,导致分割结果不准确。
四、基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法基于图像的统计特性和区域连通性进行分割。
该方法首先将图像划分为多个区域,然后通过合并或分割区域,实现对图像的分割。
常用的基于区域的图像分割方法包括基于区域的生长法、基于区域的分裂与合并法等。
然而,由于医学图像的复杂性和多样性,基于区域的图像分割方法往往会受到图像中结构和纹理的干扰,影响分割结果的准确性。
五、基于特征的图像分割方法基于特征的图像分割方法基于图像的特征信息进行分割。
该方法通过提取图像中像素的特征向量,将图像分割为不同的类别。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
由于医学图像中的目标具有特定的形态特征和纹理特征,因此基于特征的图像分割方法在医疗影像处理中得到了广泛的应用。
然而,由于特征的选择和提取需要结合具体的应用场景和问题,因此在实际应用中需要根据不同的要求进行调整和优化。
基于深度学习的医学图像分割方法研究进展

基于深度学习的医学图像分割方法研究进展
李增辉;王伟
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2024(37)1
【摘要】医学图像处理技术随着深度学习的兴起而飞速发展。
基于深度学习的医学图像分割技术成为了分割领域的主流方法,弥补了传统分割方法分割精度不足的缺点,已被应用到一些病理图像的分割任务中。
文中对近年来出现的基于深度学习的分割方法进行了介绍和对比,重点综述了U-Net及其改进模型在分割领域的贡献,归纳了常见的医学图像模态、分割算法的评价指标和常用分割数据集,并对医学图像分割技术的未来发展进行了展望。
【总页数】9页(P72-80)
【作者】李增辉;王伟
【作者单位】上海理工大学健康科学与工程学院;海军特色医学中心
【正文语种】中文
【中图分类】R318;TP391.5
【相关文献】
1.基于深度学习的医学图像分割研究进展
2.基于深度学习的医学图像分割方法
3.基于深度学习的医学图像分割技术研究进展
4.面向深度学习的胰腺医学图像分割方法研究进展
5.基于双任务一致性的半监督深度学习医学图像分割方法
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
医学图像分割技术研究进展与应用展望

医学图像分割技术研究进展与应用展望一、引言医学图像分割技术是指利用计算机技术从医学图像中自动、准确地选取感兴趣区域,将其与其他部位分隔开来的过程。
图像分割在医学影像分析、疾病诊断、治疗规划等领域中发挥着重要作用。
然而,医学图像的复杂性和多样性使得图像分割的难度增加。
本文旨在探讨当前医学图像分割技术的研究进展和应用展望。
二、医学图像分割技术的研究进展1. 基于统计学方法的图像分割技术统计学方法是最早被应用于医学图像分割的方法之一。
它基于对图像像素灰度值的统计分布进行分类,经常用于对CT、MRI等医学图像的分割。
其中包括阈值分割(Thresholding)、区域生长(Region Growing)、聚类(Clustering)等方法。
由于这些方法具有计算简单、实现容易、效率高等优点,因此被广泛应用。
2. 基于机器学习的图像分割技术近年来,随着机器学习技术的快速发展,基于机器学习的医学图像分割技术也得到了广泛的研究和应用。
其中最常用的是卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)。
针对医学图像分割问题,出现了很多基于CNN的分割网络,如U-Net、Mask R-CNN等。
此外,还有一些基于其他机器学习方法的图像分割技术,如支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forests,RF)等。
3. 基于深度学习的图像分割技术深度学习技术的出现使得图像分割更加准确和高效。
最常用的是卷积神经网络,如U-Net、FCN、SegNet等。
这些网络能够快速生成像素级别的标注,处理各种不同的医学图像,例如乳腺癌、肺部疾病等。
此外,还有基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)等新兴技术的医学图像分割方法正在被不断研究和发展。
三、医学图像分割技术的应用展望1. 辅助诊断和治疗规划医学图像分割技术可以帮助医生快速、准确地定位和提取感兴趣的部位,为临床医生提供更准确、更可靠的影像学分析结果,从而辅助诊断和治疗规划。
医学图像处理中的分割技术研究与应用

医学图像处理中的分割技术研究与应用一、概述医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分,它的基本任务是对从医学影像中获取的图像信息进行分析、处理和识别。
其中医学图像分割技术是医学影像分析中的重要分支,它可以将医学图像中的不同结构或组织分离出来,并形成具有特定标记的区域,从而为医学诊断和治疗提供有力支持。
本文将围绕医学图像处理中的分割技术展开讨论,探讨其研究现状、技术原理、算法优劣以及在实际应用中的案例。
二、研究现状目前,医学图像分割技术主要用于医学影像诊断、手术规划、肿瘤治疗等领域。
其中,肿瘤分割是应用较为广泛的领域之一,通过对医学影像中的肿瘤组织进行划分,可以实现肿瘤的量化分析和精确定位,为医生的治疗方案提供依据。
近年来,随着深度学习技术的发展,深度卷积神经网络(CNN)等模型在医学图像分割中得到越来越广泛的应用。
以CNN为代表的深度学习模型可以通过学习医学图像中显著特征,提高图像分割的精确性和效率。
此外,基于超像素的分割算法、区域生长算法、阈值分割算法等传统的分割方法仍然是研究的热点和难点之一。
三、技术原理医学图像的分割是指将医学图像中不同区域或组织进行分离的过程。
其技术核心是对数据的自动或半自动化分割,基于图像强度、空间信息等特性进行分析,将图像划分为各个独立的、有意义的区域。
医学图像的分割技术核心包括以下方面:1.特征提取:医学影像中蕴含的结构、材质以及其它一些信息可以通过特征提取的方式转化为数值或向量形式,这些特征在分割过程中被用作数据的表征。
2.分割算法:分割算法可以根据特定的规则,将提取到的特征进行分类和分割,不同算法的优劣决定了分割的精确度和操作效率。
3.评价指标:用于评估分割结果的准确性,如划分出的区域是否正确、与实际结果之间的误差、操作所需时间和计算复杂度等。
四、常见算法1.基于阈值的分割算法:其原理是设定一个阈值,将图像中灰度值大于该阈值的像素视为目标像素,否则视为背景像素。
基于深度学习的医学图像分割方法研究共3篇

基于深度学习的医学图像分割方法研究共3篇基于深度学习的医学图像分割方法研究1基于深度学习的医学图像分割方法研究医学影像分析在临床诊断和治疗中扮演着重要的角色。
医学影像分析从图像中提取医学信息,帮助医生更好地诊断患者并制定治疗方案。
然而,大量医学影像数据需要分析,而且这些数据通常包含大量噪声和复杂的结构,因此对医学影像进行分析和诊断是一项具有挑战性的任务。
为了解决这个问题,深度学习技术已经被引入到医学图像处理中。
深度学习通过学习复杂函数来提取高级特征,已经在许多领域取得了卓越成果。
在医学图像处理中,深度学习技术能够自动提取和学习大量的特征,提高医学图像分割的准确性和速度。
在深度学习的基础上,研究人员提出了各种医学图像分割方法。
卷积神经网络(CNN)是深度学习中最常用的模型之一,已经被广泛用于医学影像分割。
CNN模型能够学习到图像的局部特征,并将它们组合成更高级的特征,从而实现对图像的精细分割。
例如,一种基于CNN的医学影像分割方法是U-Net,该方法使用CNN网络进行学习和训练,并将输出的结果与输入的结果进行比较,再进行调整和优化,以实现更准确的分割。
此外,还有许多其他的深度学习模型被应用于医学图像分割中,例如递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、深度置信网(DBN)等,这些模型在医学图像分割中也表现出了很好的效果。
然而,采用深度学习方法进行医学图像分割时还存在一些问题。
首先,在医学图像分割中,显著的不均衡性是一个普遍的问题。
因为病变区域只占总体图像的一小部分,而正常区域则占大多数,导致算法倾向于错误地将病变区域划分为正常区域。
为了解决这个问题,研究人员提出了各种方法,如加权交叉熵损失函数、Dice系数等。
除此之外,还存在一些问题,如样本缺乏和容易受到噪声和图像质量的影响等。
针对这些问题,研究人员在医学图像分割中采用了数据增强、自适应模型优化等方法,以提高模型的鲁棒性和稳定性。
综上所述,采用深度学习方法进行医学图像分割是一项具有前景的研究,但仍需要进一步完善和优化。
医学图像处理中的脑部分割技术研究

医学图像处理中的脑部分割技术研究引言脑部分割技术是医学图像处理领域的一个重要研究方向。
通过将脑部图像划分为不同的组织区域,可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
本文将介绍脑部分割技术的发展历程、常用的方法以及未来的发展方向。
一、脑部分割技术的发展历程脑部分割技术的发展可以追溯到上世纪60年代。
当时,医学影像技术开始发展,并出现了第一个脑部识别算法。
但由于计算机处理能力的限制,这些算法只能处理简单的图像。
随着计算机技术的快速发展,脑部分割技术得以快速发展。
20世纪90年代,基于像素的分割方法得到了广泛应用,它们能够根据像素的灰度值和空间位置来确定不同的脑部组织。
二、常用的脑部分割方法1. 基于阈值的方法基于阈值的方法是最简单也是最常用的脑部分割方法之一。
它通过设定阈值来将图像中的不同组织区域分割开。
该方法适用于分割明显的脑部组织,如白质和灰质。
但当脑部区域之间的区别不明显时,基于阈值的方法易出现分割错误。
2. 基于图像强度模型的方法基于图像强度模型的方法通过建立数学模型来描述不同脑部组织的强度分布。
常用的模型包括高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)。
这些模型能够更准确地描述脑部组织之间的差异,提高分割准确性。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法使用已标注的脑部图像作为训练样本,通过学习样本中的特征和分割结果之间的关系来进行分割。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)等。
这些方法能够更好地处理复杂的脑部图像,提高分割的准确性和稳定性。
三、脑部分割的挑战与未来发展方向尽管脑部分割技术已经取得了一定的进展,但仍面临一些挑战。
首先是图像噪声和伪影的干扰,它们可能导致分割结果的不准确性。
其次,不同的脑部图像具有不同的形态和尺寸,如何处理这些差异也是一个难题。
此外,一些脑部疾病具有复杂的病理变化,对算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求。
为了应对这些挑战,未来的研究可以从以下方向展开:1. 结合多模态信息利用多模态图像,如磁共振成像(MRI)和正电子发射计算机断层扫描(PET),可以提供更全面和准确的脑部信息。
医学超声图像分割技术以及发展方向论文范文

医学超声图像分割技术以及发展方向论文范文摘要:图像的分割技术占据了医学超声图像中定性、定量分析领域中十分重要的地位,预计在今后的几年三维超声图像分割技术将成为医学超声图像分割技术的主力军,对病情的分析、诊断起到直接影响作用。
在对医学的超声图像特性进行分析的基础上,分别对医学的超声图像进行了分割方法的介绍及评价,并对其发展的方向、趋势进行了简单的探讨。
而三维的超声图像分割技术正快速发展着,其在医学诊断的过程中可以帮助医生更好的分析、诊断病情。
【关键词】:医学;图像分割技术;方向1 引言随着医学超声图像分割技术的迅猛发展,动态规划模型以及水平集模型等技术使得三维图像的分割技术以飞快的速度发展着。
图像分割是计算机进行临床辅助诊断的重要方式,可以用于病情的实时监控以及疾病的准确定位等环节。
为保证从超声图像中获取准确的临床诊断信息,先进的图像分割技术是不可或缺的。
2 图像分割的目的和意义传统医学超声图像的分割技术主要有两类,以边缘检测为基础的方法和以区域生长为基础的方法。
通常为了能够取得更好的分割效果,在实际的应用中,往往将这两种方法结合在一起使用。
以区域生长为基础的法,这种图像的分割方法,则是将象素按照一些规定的特征,分类划分到不同的区域中去,因此每个相邻的区域都具有不同的均匀性。
主要的基础技术有:合并技术、分裂技术以及随机场技术。
以合并、分裂技术为基础的区域生长法,主要分为:合并、分裂、合并-分裂结合这三种方法。
合并的方法:首先将整幅图像划分成多个相同的基础区域,然后分辨各个区域的均匀性,将均匀性相近的进行合并,使得最终所得的区域达到一定的均匀性;分裂的方法:将整幅图像均分为四份,然后以分裂的结果作为下一次的分裂模板,只要区域的分割结果不能达到一定均匀性,就不断对区域进行下一次分裂,直到各个区域的均匀性都得到满足;合并-分裂相结合的方法:将相邻并且特征相似的区域进行合并,不均匀的区域不断进行分裂。
这些方法对图像有一个共同的基本要求:高像素。
基于深度学习的医学像分割技术研究进展

基于深度学习的医学像分割技术研究进展基于深度学习的医学图像分割技术研究进展深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,近年来在医学图像分割领域取得了显著的研究进展。
医学图像分割是指从医学图像中自动或半自动地提取出感兴趣的区域,对于医学影像的定量分析和诊断具有重要意义。
本文将对基于深度学习的医学图像分割技术的研究进展进行综述。
一、深度学习在医学图像分割中的应用深度学习通过构建多层神经网络模型,实现对医学图像的高层抽象和特征提取。
在医学图像分割中,深度学习主要应用于三个方面:全自动分割、半自动分割和辅助分割。
1.全自动分割全自动分割是指对医学图像进行完全自动的分割过程,不需要人工干预。
深度学习通过训练大量的医学图像数据,使网络能够学习到复杂的图像特征和模式,从而实现对医学图像的全自动分割。
全自动分割技术可以大大提高分割的准确性和效率。
2.半自动分割半自动分割是指结合深度学习和人工干预对医学图像进行分割。
深度学习模型可以提供初步的分割结果,然后由医生对结果进行人工修正和调整,以达到更精确的分割效果。
3.辅助分割辅助分割是指利用深度学习模型提供的分割结果对医生进行辅助,帮助医生进行更准确、高效的医学图像分析。
深度学习模型可以提供分割的初始结果和区域的定位信息,使得医生可以更好地理解医学图像,并做出准确的诊断。
二、基于深度学习的医学图像分割技术的研究进展1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中最基础也是应用最广泛的模型,其通过卷积层和池化层对图像进行特征提取和抽象。
在医学图像分割中,卷积神经网络能够有效地对医学图像中的结构信息进行学习和提取,从而实现准确的分割。
2. U-NetU-Net是一种经典的深度学习架构,由于其结构的特殊性和优越的性能,在医学图像分割中得到了广泛的应用。
U-Net架构包含一个对称的编码器-解码器网络,通过跳跃连接和上采样操作,有效地保留了医学图像中的微细结构,提高了分割的准确性。
医学图像的分割技术及其新进展

点 的判 定 是 基 于所 检 测 点 的本 身 和它 的 ~些 邻 近 点, 主要包 括 局 部 微 分 算 子 , R br 如 oet 度 算 了 。 s梯 Sbl 度算 子 和 C n y算 子 等 , oe 梯 an 当然 , 对 同 的 针 图像 , 还有许 多 其 它不 同 的算 子 、 段来 检测 出这 些 手 边缘点 。例如 , a F n等 人 利用 非 线 性 小 波 阚 值 法 对 植入 式超 声 图像 中的腔 内膜 一内壁 和外膜 等形 成 的边界 进行 了检 测 ,eear 人 利用 非 线性 b— Sdl 等 a pae滤波 器 实现 了对 前 列腺 超 声 图像 的 自动 分 割 。 lc 个好 的边 缘检 测 算子 不 仅具 有微 分 特性 以获得 灰 度变化信息 , 它还应该 能够根 据需要适合任何尺度 下 的边 缘检 测 , 为 图 像 中 的 灰 度是 以不 同尺 度 发 因 生变化的。实验发现 , 边缘检 测方法获得的边缘信 息往往会因这些信息不够突 出而产生间隙, 不能形 成包围物体的封闭 曲线 , 就要求根据这些离散的 这 边缘 点 采用一 定 的跟 踪 、 接 算 法勾 勒 出有 意 义 的 连 物体边界 。另外 , 边缘检测分割方法对噪声较大的 图像 还 会产生 较 多 的 伪 边 缘 , 去除 噪 声 提 出 了较 为 高 的要求 。这 个 问题 在 医学 超声 图像 分割 中显 得尤 为突 出 。
1 医学 图像分 割 技术 的发展
11 传统图像处理领域中的医学图像分割技术 . 1 1 1 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 , 是 一 种 P 并 行 区 域 ) 。 阈 它 R( 法 值 法 的过程 是决 定一 个 灰度值 , 以区分不 同 的类 , 用 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 , 于 阈值 的所 有 像 素 归 为 另 一 小 类。 阈值法 是 一 种 简单 但 是 非 常有 效 的 方 法 , 别 特 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 , 以它 更 能 够 建 立在 用 所 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 , 只 考 虑 像 素 本 身 的值 j一 般 都 不 考 它 , 虑图像 的空 间 特 性 , 样 就对 噪声 很 敏 感 。针 对 它 这 的不足 , 许 多 经 典 阈值 法 的更 新 算 法 被 提 了 出 有 来 、 。 1 12 基 于 边缘 检测 的方 法 .. 基 于边 缘 检测 的分割 方法 是通 过检 测 相邻像 素 特征值的突变性来获得不同区域之间的边缘。边缘
医学图像中的骨骼分割技术研究

医学图像中的骨骼分割技术研究一、引言医学图像处理是近年来迅速发展的一个领域,而其中骨骼分割技术是医学影像处理领域中极为重要的一个方面,它在医学诊断以及人工智能辅助诊断等方面有着广泛的应用。
如何实现高准确度的骨骼分割,一直是医学图像处理领域研究的一个热点。
在本文中,我们将就骨骼分割技术进行深入研究。
二、骨骼分割技术骨骼分割技术主要是为了将医学图像中的骨骼分割出来,它是医学图像分析中的关键技术之一。
在骨骼分割技术的研究中,医学图像处理专家对分割算法进行改进,以提高准确度和处理速度。
下面将介绍常见的骨骼分割技术:1. 基于规则的方法基于规则的方法是最早的骨骼分割技术,该方法利用人工设计的规则提取骨骼特征,并使用这些特征进行骨骼分割。
这种方法可以达到较高的分割准确度,但随着医学图像的复杂度增加,手工规则的设计和调整成本变得越来越高。
2. 基于区域生长的方法基于区域生长的方法常用于3D医学图像中的骨骼分割。
该方法是通过确定一个初始种子点,然后根据预设的生长规则将周围的像素合并到同一区域中,最终得到骨骼的分割。
尽管该方法速度相对较快,但当骨骼形态复杂或伪影干扰较多时,区域生长方法的准确度会降低。
3. 基于深度学习的方法近年来,基于深度学习的方法在医学图像处理领域得到了广泛应用。
人工神经网络通过学习大量的医学图像,通过卷积神经网络等方法自动学习骨骼区域特征,然后进行分割。
这种方法准确度更高,但也存在一定的计算成本以及训练样本的不足等问题。
三、骨骼分割技术的应用骨骼分割技术在医学图像处理和医学诊断领域中有着广泛的应用。
在矫形外科中,医生可以使用骨骼分割技术获取患者的三维骨骼模型,以进行手术规划。
在骨科成像中,骨骼分割技术常用于骨骼病变的分析和诊断,如骨折、骨质疏松等。
此外,在一些医学影像辅助诊断中,骨骼分割技术也有着广泛的应用。
例如,在肿瘤诊断中,骨骼癌、骨肉瘤、骨转移等疾病需要进行全身的骨骼分割以确定病变区域,从而更加准确地进行病变诊断和治疗。
医学图像分割算法研究进展

医学图像分割算法研究进展医学图像分割是医学影像处理的重要研究领域之一,通过从医学图像中提取出感兴趣的结构和组织,可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。
在过去的几十年里,随着计算机技术的不断发展和进步,医学图像分割算法也取得了显著的进展。
本文将对医学图像分割算法的研究进展进行综述,按类划分章节,介绍各个类别的算法及其特点。
一、基于阈值的医学图像分割算法基于阈值的医学图像分割算法是最早也是最简单的一种分割方法。
其基本思想是通过将图像中的像素灰度值与预先设定的阈值进行比较,将像素分类为目标和背景两类。
根据阈值的选择和设定方式不同,该类算法可以分为全局阈值法、局部阈值法和多阈值法等。
然而,基于阈值的算法受到图像灰度值分布不均匀、噪声干扰以及图像亮度突变等因素的影响,导致分割结果的准确性和鲁棒性不高。
二、基于边缘的医学图像分割算法基于边缘的医学图像分割算法是另一类常用的分割方法。
该类算法通过检测图像中的边缘信息,将图像分割为不同的区域。
常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
然而,基于边缘的算法容易受到噪声干扰和图像纹理信息的影响,导致分割结果不准确。
三、基于区域的医学图像分割算法基于区域的医学图像分割算法是近年来得到广泛研究和应用的一类方法。
该类算法通过将图像像素分组成连通区域,根据区域之间的相似性和差异性进行分割。
常用的基于区域的算法包括基于阈值的区域生长算法、基于区域合并的算法、基于图割的算法等。
这些算法通过充分利用像素之间的空间关系和灰度分布等特征,能够有效地处理图像噪声、纹理信息和灰度不均匀等问题,得到较为准确的分割结果。
四、基于深度学习的医学图像分割算法随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展,基于深度学习的医学图像分割算法也得到了广泛的研究和应用。
深度学习算法能够从大量的标注数据中学习到图像的特征表示和分割规律,具有较高的准确性和鲁棒性。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、U-Net、FCN等。
医学图像分割技术的研究进展及应用研究

医学图像分割技术的研究进展及应用研究随着科技的不断发展,医疗影像技术在医学领域中的作用越来越重要,成为医生疾病诊断和治疗中必不可少的一环。
但是,产生的医学图像数据量庞大,单纯地依靠医生经验对图像进行分析存在局限性。
因此,如何通过计算机技术对大量的医学图像进行准确的识别和分割,成为了当前医学图像处理领域急需解决的问题之一。
医学图像分割是指对医学影像中不同解剖、组织或器官之间的边界进行划分和分离的过程,其目的是从医学影像中提取出感兴趣的区域并准确地定位。
而医学图像分割技术的发展水平直接影响了医学影像的质量和诊断准确性。
医学图像分割技术的发展历程医学图像分割技术的发展始于上世纪七八十年代。
早期的医学图像分割技术主要借鉴于数字图像处理领域中的分割算法,如阈值分割、边缘检测、模板匹配等。
这些方法在某些情况下取得了一定的效果,但对于医学图像的复杂性和噪声干扰,往往存在分割结果不理想、过分割或欠分割的问题。
为了克服传统分割方法所面临的问题,学者们开始探索新的方法和技术。
在上世纪九十年代,基于局部特征和全局特征的医学图像分割方法得到了广泛应用。
例如,基于区域增长、聚类、神经网络等方法。
这些方法相比早期算法在分割效果和鲁棒性上有一定的提高。
近年来,深度学习技术的快速发展也为医学图像分割领域带来了新的思路和方法。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习技术的一种重要应用,其在医学图像分割领域得到了广泛的应用。
深度学习技术利用“端对端”的方式,将原始数据作为输入,直接输出最终分割结果,避免了复杂的中间过程,提高了分割效果和鲁棒性。
医学图像分割技术的应用研究医学图像分割技术不断发展迭代,不但提高了医学影像的质量和诊断准确性,而且还在疾病预防、疾病诊断以及治疗计划制定等方面发挥着重要作用。
疾病预防:医学图像分割可以帮助医生预测可能存在的疾病或异常情况。
例如,通过对尿路CT图像进行肿瘤分割,可以帮助医生对肾癌病灶进行有效的预防和筛查。
医学图像分割方法研究

医学图像分割方法研究作者:王娜来源:《价值工程》2011年第19期Research on the Method of Medical Image SegmentationWang Na(Shaanxi Vocational & Technical College,Xi'an 710100,China)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。
本文主要对几类图像分割方法进行了分析、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。
Abstract: Image segmentation is the classic problems in image processing and analysis field. The medical image segmentation is an important aspect and applied field of image segmentation, and also is the foundation of the extraction of lesions, clinical trials, measurement of specific organizations and three-dimensional reconstruction, which has important research significance in clinical and medical research. This article focuses on the analysis, research and experiment of several types of image segmentation methods, sums up the advantages and disadvantages of each method, so that can achieve better medical image segmentation.关键词:医学图像图像分割分割方法Key words: medical image;image segmentation;segmentation method中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1006-4311(2011)19-0156-010引言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 [1]。
医学图像分割技术的研究进展

医学图像分割技术的研究进展医学图像分割技术是医学影像诊断中一个非常重要的环节。
分割的主要目的是提取出有用的生物信息并将其应用于医学影像诊断。
如今,医学图像分割技术已经在影像分析的许多领域得到了广泛应用,例如肿瘤分析、器官分析、脑部分析等。
随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展,医学图像分割技术也在不断革新。
一、传统医学图像分割技术传统的医学图像分割技术主要依靠图像处理和计算机视觉技术,包括阈值分割、边缘检测、区域生长和分水岭等方法。
然而,这些方法只能在特定情况下使用,且需要人工干预和依赖经验。
例如,阈值分割方法是根据像素值的灰度级别来将图像分成多个区域,其最大的优点是分割速度快。
但是,阈值的选取是个难题,需要根据经验选取,也容易因背景噪声等影响导致分割效果不佳。
分水岭分割法被广泛应用于医学图像分割中,它是通过将每个点标记为水域或山峰,其山峰与水域的分界线即为分割线。
该方法在复杂图像中分割效果好,但是容易出现过渡分割和区域重叠等情况。
二、深度学习在医学图像分割中的应用深度学习作为计算机视觉的核心技术之一,已经开始在医学图像分割领域得到了广泛的应用。
与传统方法相比,深度学习技术在像素级别可以快速准确地解决许多医学图像分割的难题。
卷积神经网络(CNN)是最流行的深度学习架构,它通过训练学习图像的特征来实现分割。
例如,UNet和SegNet架构采用了编码-解码架构,能够准确分割图像中的器官和肿瘤等。
此外,生成对抗网络(GAN)也被广泛应用于医学图像分割领域。
GAN通过生成对抗过程训练分割模型,以获取更好的分割结果。
这项技术可以帮助医生更快速、准确地定位病变区域,并通过医疗数据分析更好地预测未来的病情发展。
三、未来的发展方向未来的医学图像分割技术应该是能够较好地解决不同疾病的复杂分割问题,同时还可以与其他技术相结合,例如医疗大数据分析、人工智能助手等。
未来的医疗健康市场成长迅速,人们可以期待医学图像分割技术在未来的应用前景。
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。
医学图像分割技术的研究与发展

医学图像分割技术的研究与发展医学图像分割技术是指通过计算机处理与分析医学图像,将医学图像中不同的组织、器官、病变等区域区分开来,并为医生提供更准确、更可靠的图像信息,来帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
医学图像分割技术在医疗领域中的应用越来越广泛。
下面将就医学图像分割技术的研究与发展做一篇详细探讨。
一、医学图像分割技术的种类医学图像分割技术包括基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于图论的分割、基于神经网络的分割等。
1.基于阈值的分割:该方法是在图像中设置一个或多个阈值,将灰度值与阈值进行比较,将区域内值高于阈值的点选为目标区域,将低于阈值的点选为背景区域。
其优点是计算简单,但当图像噪声较大时难以应用。
2.基于区域的分割:该方法是利用区域间的相似性将图像划分成多个区域。
常见的算法包括分水岭算法、聚类算法、基于颜色的分割算法等。
3.基于边缘的分割:该方法是利用图像中明显的边缘特征将图像中不同的区域分割出来。
常用算法包括边缘检测算法、基于边缘合并技术的分割方法等。
4.基于图论的分割:该方法是将图像看成一个图形,将其分解成由许多点和线构成的网络,利用最小割点算法、最大流算法等优化方法来实现图像分割。
5.基于神经网络的分割:该方法是依据神经网络的结构来进行图像分割,通过训练网络使其具有自动分割图像的能力,并且具有较高的精度。
二、医学图像分割技术的应用医学图像分割技术在医疗诊断中具有广泛的应用,包括以下方面:1. 临床诊断:医学图像分割技术能够帮助医生识别出图像中的异常区域,提供可靠的诊断依据,例如肿瘤、心脏疾病等。
2. 治疗计划:医学图像分割技术能够帮助医生精确地定位病变区域,为治疗计划的制定提供可靠的依据,例如选择手术方式、放疗方案等。
3. 医疗科研:医学图像分割技术能够帮助医学科研人员研究疾病的发展规律,探索新的治疗方法,在疾病的防治上发挥重要作用。
三、医学图像分割技术的挑战医学图像分割技术在应用过程中也面临着一系列的挑战,主要包括以下几点:1. 图像噪声:医学图像噪声较大,且噪声来源复杂,加剧图像分割的难度。
医学图像分割算法的研究进展

医学图像分割算法的研究进展随着医学图像技术的快速发展,医学图像分割算法的研究日益受到重视。
医学图像分割是将医学图像中的结构分割成不同的部分,以便更好地进行医疗诊断和治疗。
在各种医学应用中,如肿瘤检测、手术规划、脑部影像分析等,医学图像分割技术都扮演着重要的角色。
本文将介绍几种常见的医学图像分割算法及其研究进展。
一、基于阈值分割的算法基于阈值分割的算法是医学图像分割的最基础算法之一。
该方法根据像素灰度值是否满足特定的阈值来进行分割。
基于阈值分割算法容易理解,快速计算,但需要手动选择阈值,可能会导致结果不准确。
为此,通常需要使用多个阈值和不同的阈值组合来获得更好的分割效果。
二、基于边缘检测的算法基于边缘检测的算法利用医学图像边缘的特征进行分割。
常用的边缘检测算法包括:Canny、Sobel、Laplacian等。
这些算法可以在图像中检测到边缘并分离不同的区域。
然而,边缘检测算法可能会受到图像噪声的干扰,又有边缘不完整或不准确的问题存在。
三、基于聚类的算法基于聚类的算法将医学图像中的像素分成不同的类别,具有良好的鲁棒性和较高的准确性。
这些算法根据像素之间的相似性,将像素分为不同的(聚类化)群组。
最常用的聚类算法是k-means算法,它将像素聚集成互不重叠的类别。
相对于其他算法,基于聚类的方法需要考虑到算法选择的参数确定性,聚类的数量选择问题以及空间和时间开销较大等问题。
四、基于神经网络的算法基于神经网络的算法是目前医学图像分割算法的研究热点。
深度学习技术已经在医学图像分割中得到广泛应用。
卷积神经网络(CNN)是最常用的深度学习网络之一,可以根据基于像素的特征映射学习和预测医学图像中的不同结构。
相对于基于传统算法的方法,基于神经网络的算法取得了更好的分割效果,但需要大量的训练数据和运算资源。
总的来说,医学图像分割算法是医学影像技术的重要组成部分。
不同的算法各有优缺点,在具体实践中应根据需要和实际情况进行选择。
医学图像分割技术研究进展

综
述 一
医学图像分割技术研究进展
翁 璇 郑 小林 姜 海
( 庆 大 学 生物 工程 学 院 莆 重庆市 403 ) 0 处理 中的一个经典难题。 图像分割能 够 自动或 半 自动描 绘 出医学图像 中的解剖 结构 和其 它感兴趣的 区域 , 而有助 于医学诊 断。综述和 讨论 了近年 来的医学图像分割技术、 从 发展趋 势、 究热点及其 医学 研
cu il oe i n d c l ma i g a p ia in . nt i ril , ah rc mp ee s r e d c l ma es g n ain me h r ca l ma yme i a g n p l t s I h s t e a rt e o lt u v y t me ia g e me tt t — r n i c o a c o i o o sa d t er h r ce it s r ie . s e i l en w meh d r mp o e n f h l s ia t o sw ih wa u o — d n i c a a tr i eg v n e p ca yt t e t o so r v me t ec a sc l h sca l oh i ot me h d h c s t r p f
Ab ta t Me ia ma e sg nain i lsia u z o ee rh r. ma es g nain i te meh d t eie t sr c dc li g e me tt sa ca s lp zl frrsac e s I g e me tt s h to od l ae o c e o n a ao csrcu e roh ritrse e in uo t al rs mi a tmaia1,w ih i h lflt ig oi n ly n tmi t tr so te nee td rgo sa tmai l o e — uo t 1 u c y c y hc s epu o da n ssa d pa sa
医学数据处理中的图像分割算法研究

医学数据处理中的图像分割算法研究一、绪论随着科技的不断进步和医学技术的不断提高,医学图像数据的获取和处理已经成为了医学界的一个重要议题。
如何高效快速地对医学图像数据进行处理和分析,对于医学工作者而言十分重要。
本文将重点探讨医学数据处理领域中的图像分割算法研究。
二、医学图像分割算法的研究现状医学图像分割是医学图像处理中的重要任务之一,其目的是将医学图像中的不同组织结构或区域分离开来,以便于医学工作者进一步分析和诊断。
近年来,随着计算机技术的不断发展,医学图像分割算法得到了广泛的研究和应用。
目前主要的医学图像分割算法包括基于阈值的分割算法、区域生长算法、边缘检测算法、基于神经网络的分割算法、基于聚类的分割算法等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是指通过将像素点灰度值进行处理,按照设定的阈值将图像分割为不同的区域。
这种算法简单易操作,但是对于图像中灰度值分布不均匀和噪声较多的情况下,分割结果并不理想。
2. 区域生长算法区域生长算法是指从已知的一个或多个像素点出发,按照一定的生长准则,将与其相邻的像素点逐个合并,形成一个特定区域的过程。
这种算法能够适应不同的图像数据,并且能够处理一些灰度分布不均的图像数据,但是对于复杂的图像数据,其分割结果准确度并不高。
3. 边缘检测算法边缘检测算法是指通过检测图象的边缘特征,将其分割为不同的区域。
这种算法能够高精度地检测出图像的边缘特征,但是对于一些复杂的图像数据,其分割结果很容易受到噪声的影响。
4. 基于神经网络的分割算法基于神经网络的分割算法是指通过构建一个包含多层神经元的神经网络,将医学图像分割为不同的区域。
这种算法能够适应不同类型的图像数据,能够高效地处理噪声干扰和灰度分布不均的情况,但是需要大量的计算资源。
5. 基于聚类的分割算法基于聚类的分割算法是指将像素点根据它们的灰度值进行聚类,从而将图像分为不同的区域。
这种算法能够高效地对图像数据进行分割,并且能够适应不同类型的图像数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
阈 值 分 割 法[1]是 将 灰 度 图 像 变 为 二 值 图 像 以 达 到 分 割 目 的的方法。阈值分割法是一种简单且非常有效的方法, 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, 一般可以作为一系列图 像处理过程的第一步。它的主要局限是, 最简单形式的阈值 法只能产生二值图像来区分 2 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]。 阈 值 分 割 对 于 CT 图 像 的 效 果 较 好 , 而 且 算 法 简 单 , 计 算 速 度 快 。但 在 选 择 阈 值 时 需 要 用 户 依 据 经 验 判 断 , 或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整, 直至得到用 户 满 意 的 结 果 。Kim 等[5]用 多 次 阈 值 分 割 法 检 测 螺 旋 CT 图 像 中 的 肺 结 节 性 病 变 , 共 检 测 了 24 例 病 人 的 827 张 图 像 , 检 测 结 果 灵 敏 度 为 96%, 并 且 没 有 假 阳 性 结 果 。 张 谦 等 [6]提 出 了 一 种 利 用 snake 模 型 和 基 于 连 通 性 阈 值 算 法 进 行 三 维 医 学 图像的自动分割方法, 根据三维医学图像的特点, 首先选取
37 医疗卫生装备·2007 年第 28 卷第 1 期 Chine s e Me dica l Equipme nt J ourna·l 2007 Vol.28 No.1
综
述
G E N E R A L R E V IE W
该图像的中间层图像, 利用基于连通性的阈值算法对其分 割 ; 其 次 利 用 邻 层 图 像 分 割 结 果 和 snake 模 型 来 指 导 下 一 层 的图像分割, 实验结果表明, 该方法可以明显提高分割的准 确率和速度。 2.2 区域生长法
这类方法由于其主要特点是建立于某一数学或其它基 础 理 论 之 上 , 因 此 , 把 它 们 另 立 一 类 。 主 要 有 模 式 识 别 法 、基 于 模 糊 集 理 论 的 方 法 、基 于 神 经 网 络 的 分 割 方 法 、小 波 变 换 法 和 基 于 遗 传 算 法 等 。模 式 识 别 法 又 可 以 分 为 分 类 器 法 和 聚 类法。分类器法是一种统计模式识别的方法[9] , 用以区分从已 知标记的图像数据衍生而来的特征空间( 如灰度直方图) , 它 是有监督的模式识别方法。相对于阈值法, 在区分多区域图 像时此方法有较高的计算效率。它的缺点是, 需要人工交互 方式获得训练数据。另一方面, 对于大量的生物图像使用相 同的训练样本, 会因为没有考虑不同物体的解剖特性和物理 特 性 而 导 致 不 准 确 的 结 果 。聚 类 法 的 基 本 原 理 和 分 类 器 法 大 体是相同的, 不同点在于它不需要训练样本数据。它是无监 督的模式识别方法。为了弥补没有训练数据这一点, 聚类法 反复做两件工作:分割图像和刻画每个类的特征, 从而使用已 有的数据训练自身以达到分割的目的。和分类器方法一样, 聚类法同样不考虑空间建模, 所以对噪声和非同质的灰度很 敏感。然而, 这一缺陷却加快了计算速度。由于医学图像本质 上 存 在 模 糊 性(如 CT 图 像 同 一 组 织 灰 度 值 的 含 糊 性 , 容 积 效 应引起的边缘 、形状的模糊性及运动伪影造成图 像 的 不 确 定 性等), 因而聚类法更适合采用对图像不确定性有较好 描 述 能 力 的 模 糊 理 论 。国 内 外 很 多 研 究 者 将 模 糊 理 论 应 用 于 图 像 增 强 、图 像 分 割 及 边 缘 检 测 中 , 取 得 了 优 于 传 统 图 像 处 理 方 法 的 结 果[10]。Chen 等[11]就 是 用 一 种 基 于 K 平 均 聚 类 算 法 和 基 于 知识的形态学运算技 术 来 对 心 脏 CT 图 像 进 行 自 动 分 割 。 宋
综
述
G E N E R A L R E V IE W
医学图像分割技术研究进展
翁 璇 郑小林 姜 海 ( 重庆大学生物工程学院 重庆市 400030)
摘要 医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构 和其它感兴趣的区域, 从而有助于医学诊断。综述和讨论了近年来的医学图像分割技术、发展趋势、研究热点及其医学 图像分割的评价等问题, 并简要讨论了每类分割方法的特点, 展望了医学图像分割的前景和面临的挑战。 关键词 医学图像分割; 图像分割评价 中图分类号: TP317.4; R445 文献标识码: A 文章编号: 1003- 8868( 2006) 11- 0037- 03
1 引言 近年来, 生物医学成像技术的快速发展使人们能够获得
大量高分辨率的医学图像数据影像, 如: 计算机断层成像 ( Computed Tomography, CT) , 核磁共振成像 ( Magnetic Reso- nance Imaging, MRI) 、超声成像( Ultrasonography, US) 等技术已 经 广 泛 应 用 于 医 疗 诊 断 、术 前 计 划 、治 疗 、术 后 监 测 等 各 个 环 节, 如何对这些成像技术获得的各种定量定性数据进行分析, 使之不被浪费, 是至关重要的问题。因此, 图像工程中的图像 分割技术就成了医学图像处理和分析中的关键技术。由于医 学图像通常由感兴趣区和背景区构成, 感兴趣区包含重要的 诊断信息, 并能为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据, 尽 管它在整幅图像中所占的面积也许不大, 但其错误描述的代 价却非常高, 而背景区域的信息较为次要, 所以, 从图像中把 感兴趣区分离出来是医学图像分割的重点。从医学研究和临 床应用的角度来看, 图像分割是病变区域提取、特定组织测 量以及实现三维重建的基础, 由于人体解剖结构的复杂性、组 织器官形状的不规则性及不同个体间的差异性, 一般的图像 分割方法对医学图像分割效果并不理想, 因此, 医学图像分割 除了一般的分割技巧外, 还须结合医学领域中的知识, 才能做 出合理的分割。 2 医学图像分割方法
启 祥 等[12]提 出 了 基 于 核 聚 类 的 MRI 和 PET 医 学 图 像 分 割 方 法 , 通 过 利 用 Mercer 核 , 将 原 本 简 单 的 样 本 特 征 映 射 到 更 复 杂的高维空间中去, 放大了样本特征间的差异, , 能快速准确 地分割样本。 2.4 人工神经网络法
人工神经网络[13](Artificial Neural Networks, ANN)是一种大 规模并行连续处理系统。ANN 具有模拟人类的信号处理能力 并且非常擅长于解决模式识别领域中的模式分类问题, 而医 学图像分割问题正是对图像中的各个解剖结构进行分类和标 记的问题。ANN 的主要特点有:具有通过实例学习的能力, 并 能利用前馈网络概括所学内容; 对于随机噪声具有很强的鲁 棒性; 具有容错的能力和最优搜索能力。因此, 当利用其它方 法 进 行 图 像 分 割 时 , 对 于 噪 声 、组 织 不 均 匀 性 、生 物 形 态 的 多 变性等问题, 利用 ANN 技术可以得到很好的解决。但是, 使用 神经网络法的时候, 因为网络中有许多相互连接, 所以空间信 息就能很容易包涵在分类过 程 中 。 目 前 , ANN 技 术 应 用 的 一 个显著特点是它与模糊技术的结合, 从而形成了模糊神经网 络系统。模糊技术是建立在模糊集合理论基础上的, 能很好地 处理三维医学图像内在的模糊性, 而且对噪声不敏感。模糊分 割 技 术 主 要 有 模 糊 阈 值 、模 糊 聚 类 、模 糊 边 沿 检 测 等 。 近 年 来 模糊聚 类 技 术 , 特 别 是 模 糊 C- 均 值(FCM) 聚 类 技 术 的 应 用 最 为 广 泛[14], 非 常 适 合 于 医 学 图 像 中 存 在 不 确 定 性 和 模 糊 性 的 特点。 2.5 小波变换法
P ro g ress o fm ed icalim ag e seg m en tatio n tech n o lo g y
WENG Xuan, ZHENG Xiao- lin, J IANG Hai ( College of Bioengineering, Chongqing Univers ity, Chongqing 400030, China) Abstr act Medical image segmentation is a classical puzzle for researchers. Image segmentation is the method to delineate anatomic structures or other interested regions automatically or semi- automatically, which is helpful to diagnosis and plays a crucial role in many medical imaging applications. In this article, a rather complete survey to medical image segmentation meth- ods and their characteristics are given, especially to the new methods or improvement of the classical methods which was put for- ward recently. The prospects and the challenge of medical image segmentation is discussed. Key wor ds medical image segmentation; image segmentation appraisement