基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法.采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割.采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标.通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法.     

连接门限阈值法在肝脏CT图像分割上的应用

讨论了区域生长算法的基本原理,并采用其中经典的连接门限阈值(Connected Threshold)算法,通过VC编程对肝脏CT图像进行了分割,提取了其中的肝脏组织轮廓.实验结果表明,该算法能较好的分割出肝脏组织轮廓.文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论.     

改进区域生长算法在视杯图像分割中的应用

目的:视杯图像分割对于通过眼底图像检测青光眼具有重要意义,在传统的区域生长算法基础上进行改进,提出了基于眼底图像的视杯自动检测分割方法.方法:首先,对眼底主要生理结构进行特征分析,为分割目标选取了绿色通道并根据阈值法粗略提取出感兴趣区域(ROI);其次,考虑到传统的区域生长算法在选取种子点时不精确、自适应性差等缺点,通过计算ROI的几何中心并结合中心亮度作为选取种子点的标准进行改进;最后,用5*5模板对眼底图像进行均值滤波,应用山谷差值准则和8邻域连通准则对眼底图像进行种子合并,最终准确分割出视杯.结果:应用这种方法,对高分辨率眼底图像(HRF)数据库中15张青光眼眼底图像和15张健康眼眼底图像逐张进行检测,准确率达到93.3%.结论:实验结果表明,该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视杯并将其正确的分割出来,与传统算法相比较该算法稳定可靠,有较高的分割灵敏度、特异度以及准确性.     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

基于区域增长算法分割DICOM格式的CT肝脏图像

在计算机辅助诊断中,为减少数据损失与处理时间,直接从DICOM格式的CT腹部图像中分割肝脏组织.利用区域增长算法自动分割CT肝脏,并和医生手工分割的肝脏图像做对比.分割的肝脏图像与原图像相比,自动分割的肝脏和原图像肝脏接近一致,得到较为满意的效果.区域增长分割算法能从胸腹腔CT图像中分割出保留灰度的肝脏,为CT图像的计算机辅助诊断起到了重要的作用.     

基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法

针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.     

自适应形状约束Graph cuts算法在腹部CT图像分割中的应用

针对CT图像对比度低,组织边缘模糊,器官轮廓不规则等特点造成组织器官难以分割的问题,提出了一种自适应形状约束的Graph cuts算法.首先使用基于多图谱配准的分割方法分割原始图像,将得到的初始分割结果作为形状先验加入到Graph cuts算法的能量函数中,同时根据配准分割过程得到的目标概率图自适应选择形状约束项系数,最后通过最大流最小割算法分割出CT图像中的肝脏、肾脏和脾脏.实验结果表明,该方法能够较好地分割出肝脏等组织器官,有效减轻传统图割算法分割图像时造成的过分割和欠分割现象.     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.     

基于随机游走算法的CT图像肺肿瘤分割

针对CT图像肺肿瘤分割中复杂大肿瘤分割的准确性和自适应问题,提出了一种基于随机游走算法的分割方法.首先,根据图像灰度信息提取肺实质;针对大肿瘤与周围肺组织粘连的复杂情况,先提取有凹陷的肺实质,再根据肺实质先验轮廓,用曲线段形变模型修补肺实质的凹陷边界.然后,用区域生长法自动确定目标种子点和背景种子点;对于大血管与肿瘤粘连的情况,需要少量交互修改个别背景种子点.最后,用随机游走算法完成大肿瘤的分割.实验结果表明,该方法的准确性高,分割结果能够满足临床治疗效果分析和病理学研究的要求.     

基于空间像素强度的脑瘤图像检索方法

针对脑瘤图像提出一种基于内容的检索方法. 首先采用图像膨胀算法增强脑瘤图像的感兴趣区域(ROI); 然后基于点的空间像素强度的特征提取方法, 描述脑瘤图像增强后的ROI局部特征; 最后引入聚合特征算法提高图像特征的辨别能力和压缩能力. 实验对比3种脑瘤图象检索方法的结果表明, 该算法可得到较高的检索精确度, 可实现高效、 准确的脑瘤图像检索.     

基于Hilbert变换的CT圆轨道超短扫描重建算法

为了加快工业CT系统的扫描速度,减小数据量,针对扇形束超短扫描问题,提出了一种带参数的基于Hilbert变换的感兴趣区域重建算法,并且在分析扇形束扫描的数据冗余基础上设计了一种适用于超短扫描的窗函数。利用Shepp-Logan头模型通过计算机模拟实验,给出了该算法和标准卷积反投影算法、F.Noo和H.Kudo算法的对比结果。实验结果表明,该方法能够准确地实现物体感兴趣区重建,并在噪声抑制能力上优于其他3种算法,因此在工业CT中具有重要的工程意义。     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

针对车辆与行人检测的ROI自适应分割算法

在基于图像的车辆与行人检测中,针对固定比例/区域的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)图像分割适应性低之问题,提出基于消失点和车辆高度的ROI自适应分割算法：首先,利用车道消失点得出道路位置,避免分割区域浪费;其次,综合车辆实际高度和检测距离计算图像上车辆高度,定位ROI边界,减少车辆及行人目标的不完整分割;最后,循环利用当前帧的车道消失点及其推导的实时俯仰角更新下一帧ROI,实时适应不断变化的路面坡度及车身俯仰姿态。实验表明,该算法计算简单,适应性强,满足不同情况下快速精确的ROI分割要求,提高后续目标检测的实时性和准确性。     

基于距离场的非线性图像插值分割方法

对于医学序列切片,需要图像分割技术将图像中感兴趣区域ROI(region of interest)提取并进行三维重建.提出一种基于距离场的非线性图像插值分割方法,该方法克服了软组织因灰度值分布不均匀难分割的问题,可以快速提取ROI区域.实验表明用该方法进行医学序列切片的分割,可以得到良好的分割结果,并已成功地应用于医学数据的三维重建系统中.     

图像亮度特征对ROI提取的影响

提出一个基于改进的Itti-Koch模型的感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取算法,同时针对图像亮度特征对ROI提取的影响问题,从2个方面进行分析研究:一是根据不同亮度权重下提取的ROI,分析亮度特征对ROI提取的影响程度;二是对眼动数据提取图像的ROI和基于改进的Itti-Koch模型提取的图像ROI进行区域评价,计算两者之间的点对点区域相似度和位置区域相似度.研究结果表明:当亮度特征和颜色特征同时影响图像ROI提取时,亮度特征所占权重不宜超过0.5.     

基于双侧TIC定量特征的乳腺肿瘤良恶性鉴别

基于DCE-MRI提出了一种利用双侧乳腺对称区域的TIC定量特征识别乳腺肿瘤良恶性的方法.使用三维区域生长算法提取乳腺的病灶区,基于病灶区及其对侧乳腺对应的ROI的TIC曲线分别提取29个特征,并定义双侧差异特征参数,经SFFS方法筛选后得到7个有效特征.使用SVM进行特征训练,基于交叉验证方法得到分类结果.本研究随机选取回顾性病例112例(良性67例,恶性45例),得到肿瘤良恶性平均分类准确率为88.39%.实验结果表明:此方法对乳腺肿瘤的良恶性鉴别有较高的准确率,对辅助医生进行乳腺病变组织的良恶性鉴别具有重要价值.     

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。