图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

医学图像分割方法综述

医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。本文在对国内外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上,对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特点进行了较为全面的论述,对各种分割方法的优缺点及其应用效果进行了总结。     

医学图像分割方法综述

医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题.本文在对国内外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上,对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特点进行了较为全面的论述,对各种分割方法的优缺点及其应用效果进行了总结.     

医学图像分割研究概况

本文综述和讨论了近年来的医学图像分割技术现状,并对其进行分类,同时讨论了每类分割方法的特点,展望了医学图像分割的前景。     

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。     

基于标记的肝脏CT图像智能提取

针对腹部CT图像所含脏器多且复杂的特点,结合解剖学知识,提出了一种新的基于多尺度梯度的医学图像分割方法。结合图像的灰度直方图的梯度变化,对图像进行内外标记,而后利用强制最小技术对多尺度梯度进行修改。在修改后的梯度图像中直接进行全局阈值分割,并结合解剖学知识再进行相应的形态学处理,最终可以较好的将肝脏从腹部图像中提取出来,适合用于肝脏的智能提取。     

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.     

医学图像分割算法分类及特点

医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一,也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割歼来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊疗和病理学研究提供可靠依据。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及个体之间的差异性,一般图像分割方法直接应用于医学图像并不能得到理想分割效果为此必须寻找一种有效的医学图像分割方法。     

医学图像分割技术新进展

医学影像技术已成为医学技术中发展最快的领域之一,医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术.在大量阅读国内外近期文献的基础上,对近年来医学图像分割技术的发展进行了分类综述,分别阐述了基于模糊算法、基于知识、基于神经网络、基于遗传算法、基于小波变换、基于数学形态学的分割算法,并根据最新文献介绍了其最新发展情况.     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。文中分三类对近年来具有代表性的图像分割方法进行了介绍：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法。