基于优化 ROI 的医学图像分割与压缩方法研究

为了满足无线医疗应用对于图像传输的需求,提出一种有效的医学图像分割方法.该方法使用多点区域生长法分割图像各区域,从图像边界开始遍历搜索多个种子点,结合梯度变化值、全局阈值和局部阈值来提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并滤除背景区域.区域预处理阶段,进一步对区域掩模平滑去噪,并给出手动分割的方法.根据预定义的优先级顺序,分别对ROI和非感兴趣区域(region of not interest,RONI)进行JPEG2000近无损压缩和有损压缩,并依次进行传输.重构后图像ROI区域峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)能够达到45 dB,图像整体压缩率约在2.8-6.5.算法优化了区域轮廓的检测,增强了对图像噪声的抑制,较好地满足了医学图像的高压缩率和图像质量之间的矛盾,能够很好地应用于无线医疗领域.     

中国数字人切片图像的自动配准与分割方法研究

提出了一种新的方法,用于解决数字人数据集重建前的切片图像配准和分割问题.首先利用改进的彩色空间动态阈值法和形态学处理提取切片图像的定位杆坐标,在此基础上对原始图像进行变换,从而实现数据集的配准;其次根据配准后数据集相邻切片目标轮廓在位置和形状上的相似性,利用前层切片分割结果指导初始化位置和限制搜索空间的主动轮廓模型,实现了配准后数据集的自动分割.所提出的方法在数字人切片图像的分割中取得了令人满意的效果,并且该方法还可以应用在CT、MRI等医学图像序列中的器官和部件的分割中.     

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.     

一种新型Mobile Unet网络的肺结节图像分割方法

针对医学图像分辨率小、边缘模糊、感兴趣区域(ROI)边界不明显造成的分割不准确性问题,提出一种新型Mobile Unet网络的肺结节图像分割方法.该方法首先使用MobileNet中bneck模块替换Unet网络的下采样部分,并对输入图像进行特征提取;然后,将下采样提取的特征按照Unet网络连接方式融合到上采样部分;最后...     

医学图像分割处理技术的应用

医学图像分割是对医学图像进行三维重建操作的基础,本文阐述了医学图像分割处理技术的应用发展状况,对医学图像分割处理技术的类别及目前常用的分割方法进行了综述,并对医学图像分割处理技术的发展趋势进行了研究探讨.     

一种改进的最大类间方差图像分割法

该文根据脑部切片图像中白质的特点,将均方差因素引入传统分割方法,提出了一种改进的最大类间方差图像分割方法.采用连通域标记进行图像预分割,借助形态学的开运算进行滤波处理,根据改进的最大类间方差分割原理进行白质提取.将该方法与传统最大类间方差法对序列脑切片的白质分割结果进行定性比较,并借助漏检率和误检率指标进行定量评估,发现两种方法的平均漏检率均约为0.03,平均误检率分别为0.251和0.026,表明该方法能够综合利用图像的区域特性和边缘特性,分割更加准确有效.     

基于小波变换的医学图像融合及基于体数据遍历算法的三维重建

在临床的实际应用中，基于小波变换的单模态的医学图像中的计算机断层造影术(CT)和核磁共振图像(MRI)之间的数据融合提供了更丰富的信息．融合图像的3D(threc dimensional)重建采用表面绘制方式，所用的一种体数据遍历算法，既提高计算效果，又能进行真实感曲面的显示，并可实现对感兴趣区域(Region of interest．ROI)的分割提取、三维重建和显示，提高医学诊断的准确性和可靠性．     

基于BP网络的人眼组织切片图像角膜分割

角膜是人眼的一个关键部分,了解角膜的精细结构具有十分重要的意义.本文提出了一种基于BP(Back-propagation)网络的,针对组织切片图像序列提取角膜局部信息的新方法.首先对切片序列进行预处理,截取包含角膜信息的原1/2图像,其次选取预处理过的图像序列中角膜颜色差异的若干图片做训练样本,以人工分割后的图像作为导师信号,通过分析选取6个图像特征作为输入向量,对三层BP神经网络进行训练.训练完成后,采用该网络对图像序列进行分割,最后对分割图像进行后处理包括区域分割、孔洞填充及恢复图像大小.实验结果表明,该方法能够获得较好的图像序列分割效果,为角膜精细形态模型的建立及其后续研究打下基础,同时也为眼内其他重要结构的分割提供一种参考方法.     

基于马尔科夫随机场的合成孔径雷达图像分割方法

提出了一种基于MRF模型和最大后验概率准则的SAR目标切片图像分割方法.该方法通过对SAR目标切片图像中不同的区域所占比例进行统计分析,得到了一种有效分割的迭代初值选择方法.本文给出了模拟退火算法,ICM算法,吉布斯抽样算法对模拟图像和实测SAR图像目标区域进行了分割,结果表明,采用本文提出的方法可以加速迭代的收敛过程,降低迭代次数,提高分割速度.     

结合显著性和Graph cuts的肺区域图像分割

针对肺部CT图像灰度分布不均匀、各组织结构复杂导致难以准确地分割提取出肺区域的问题,提出了一种结合图像显著性和Graph cuts的肺区域自动分割方法.对10位病例的CT图像序列进行测试,结果表明:该方法可以自动完成肺区域分割,具有较高精度,且耗时较少.     

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。     

基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来;而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法

伤口测量是临床医学研究中一项重要工作。传统的接触式伤口测量方法存在测量结果稳定性差、易造成伤口二次伤害的问题,基于2D图像处理的非接触式伤口测量方法存在精度差、无法获得伤口深度信息的问题。为此,设计了一种基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法。采用异源图像对齐算法解决了异源图像由于视差导致的图像像素错位问题;通过基于改进的区域生长法设计了一种交互式伤口区域分割方法,实现伤口区域精准分割。最后,采用基于径向基函数(radial basis function, RBF)的三维点云孔洞修复算法进行伤口皮肤复原,从而得到伤口的最大深度、体积等三维参数。实验结果表明：所提方法的测量误差低于3%,其测量精度以及稳定性皆优于接触式和基于2D图像处理的伤口测量方法,满足临床使用以及医学研究的应用需求。     

基于体素的医学图像三维表面模型重建

三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用。由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好满足高层应用的需求。为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现。对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果。实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能。     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用.由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好地满足高层应用的需求.为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现.对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果.实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能.