医学图像分割方法综述

医学图像分割是一项极具挑战性的任务,也是医学领域与计算机视觉领域的完美结合.本文通过对医学图像分割领域现状的了解和学习,对其进行了系统性梳理,首先介绍了阈值法、区域法、边缘检测法、聚类法这4种传统的医学图像分割方法,然后介绍了基于深度学习的自动分割方法,最后对医学图像分割的发展趋势做出展望.     

基于局部熵最小化的核磁共振脑图像二次分割算法

医学图像分割在医学图像处理,尤其是在临床诊断的核磁共振图像分析中起着重要的作用.偏移场的存在使核磁共振脑图像中的局部统计特性发生变化,这成为自动化分割的一个主要障碍.为了克服偏移对分割造成的影响,提出了一种基于局部熵最小化的核磁共振脑图像二次分割算法.首先采取基于组织的分块算法和局部熵最小化以获得脑图像分割的聚类块,再以每个聚类块为中心进行动态搜索;利用模糊C均值算法对每个搜索窗口进行分割.将所有分割结果与原始聚类块的分割结果进行比较,对满足二次分割条件的像素进行二次分割.模拟数据和真实数据的实验结果表明,提出的二次分割方法准确、可靠.     

交互式医学图像分割算法

针对医学图像的特点,提出了一种结合Live Wire算法和轮廓插值算法的三维医学图像分割算法.与原Live Wire算法相比,改进算法在不增加算法复杂度的同时,大大提高了图像分割的性能.为了进一步提高图像的准确性,用下列方法弥补了原算法的不足:通过寻求最短搜索路径,另外尽可能地降低搜索的时间复杂度.将改进的算法与余弦轮廓插值技术相结合,用在病灶组织区域形状变化较大的断层图像(关键层)分割中.实验表明算法能快速有效的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体,为医学诊断提供了依据.     

一种医学三维数据集中感兴趣空间邻域体快速分割方法

图像分割是一种重要的图像技术,一直以来都受到人们的普遍重视和研究,在各个领域也得到广泛的应用。随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中的重要意义也越来越明显。从医学应用的角度出发,通过对阈值法与区域生长法做出改进,提出一种感兴趣空间邻域体的快速分割方法,该方法有效结合从医学三维数据集中获得的感兴趣空间邻域体的二维切片图像及其空间信息,是一种半自动的分割方法。     

医学图像分割方法综述

图像分割是一个经典难题,随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义.本文从医学应用的角度出发,对医学图像分割方法,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述,最后总结了医学图像分割方法的研究特点.     

医学图像分割算法的评价方法

对医学图像分割算法的客观评价是推进算法在临床上得到应用的关键。针对目前对医学图像分割方法的研究较多,而对分割算法的评价方法的研究却很少的问题,提出了一种判断和比较医学图像分割算法优劣的评价方法。首先对现有的几种评价方法进行了综述,并总结出了一套评价系统。可靠性、精确性、区域统计特性和效率是评价一个分割方法的4个重要参数,结合医学图像分割分别对它们的定义进行了说明。这些参数互相影响,评价分割算法时必须权衡这些指标,根据不同的应用背景赋予它们不同的权重。此外,还介绍了如何建立医学图像分割金标准数据库的方法。最后,通过Insight Toolkit（ITK)软件包中的两个算法例子,结合脑白质分割的医学背景,演示了如何利用本文评价系统来对这两种分割算法做出比较。实验结果表明,该评价方法可行,比较结果具有合理性。该研究为医学图像分割算法的评价提供了科学合理的方法,同时也指出了推动医学图像分割算法在临床上应用所应解决的问题。     

医学图像分割方法

图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术,是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,在临床诊疗中起着越来越重要的作用。到目前为止对医学图像的分割已有上百种方法,但还没有一个公认的最好方法,也没有一个判断分割是否成功的客观标准。总结了目前广泛应用的医学图像分割方法,讨论了每类分割方法的特点和其所适用的范围,说明了医学图像分割研究的目的及意义,展望了医学图像处理的发展前景和面临的挑战。     

自适应变异差分算法与Powell算法相结合的医学图像配准

图像配准是医学图像处理中的关键技术。文中提出一种自适应差分算法(Difference Algorithm,DE)和Powell算法相结合的多分辨率医学图像配准方法,其不仅可以克服Powell算法依赖初始点的缺点,还可以降低陷入局部极值的几率。首先,对源图像进行多分辨处理,获得包括源图像在内的三层图像;然后,在低分辨率图像上使用自适应DE算法进行全局变换参数的搜索,获得的变换参数作为Powell算法的初始点;最后,在高分辨率图像及源图像上使用Powell算法进行配准。与传统实验相比,该方法具有更高的精确度,能够有效避免局部收敛问题。     

医学图像的快速最优化边缘检测

在医学图像的目标识别和三维显示过程中，边缘检测是十分重要的一环，检测的准确性将直接影响以后续的治疗，虽然现在已有许多边缘提取算法，但这些方法用于医学图像分割时委能同时满足速度快、最优化以及所检测边缘连接甚至封闭等要求，本文提出一种基于动态规划的边缘检测的快速算法，在算法中采用局域窗技术加快搜索速度，由分段搜索自适应地实现快速最优化且连续的目标边缘检测，算法在模型图像及医学图像中实施，取得了满意的效     

基于两阶段搜索自适应正交投影分解的图像分割方法

针对应用于图像分割的自适应正交投影分解方法的具体算法的实现问题,提出了一种基于两阶段搜索的实现算法。该算法首先通过粗略搜索得到图像直方图中高斯分量的均值和标准差的大致取值范围,再采用0.618法精确搜索来得到准确的均值;然后将直方图投影到若干合适尺度的基函数上来得到多个匹配值,再利用曲线拟合方法估计出分量的标准差和权值,进而计算出最优阈值,以用于图像分割。理论分析和实验结果表明,基于两阶段搜索自适应正交投影分解的图像分割算法不但计算开销少,而且对图像直方图的描述具有良好的性能,并可以获得较好的图像分割效果。     

改进的遗传算法在医学图像中的应用

针对标准的遗传算法（ GA）在优化Otsu法求取图像阈值时出现收敛速度慢、易早熟等问题,提出了一种改进的GA用于图像分割。该算法根据种群不同的进化代数和个体适应度的大小,动态地调整精英选择策略和遗传算子,从而提高了算法的收敛速度、得到了范围稳定的图像分割阈值,且保持了种群多样性。将该算法应用于医学图像分割,实验结果表明：该算法可以对医学图像进行分割且效果明显。     

红外人体图像模糊Renyi熵快速分割

针对红外人体图像目标与背景对比度低、边缘模糊、细节分辨能力差等特点,以及通常情况下的实时性处理要求,提出了一种新的有效分割方法。基于Renyi熵原理,构造了一种广义模糊熵——模糊Renyi熵;为了较快地获得分割阈值,基于混沌理论设计了一种混沌模拟退火算法,用于最佳分割阈值的搜索;把提出的模糊熵与混沌模拟退火算法相结合用于红外人体图像分割,并与几种著名的图像阈值分割方法进行了比较。实验结果表明,用该方法对红外人体图像进行分割,能得到较满意的分割结果,与其他方法相比,鲁棒性较好;对具有256级灰度的图像进行分割,其CPU耗时约为0.8 s,满足了红外人体图像分割的精确、实时性要求。     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法

图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。     

一种新的肝肿瘤CT图像分割方法

传统的分割方法难以实现医学图像准确地分割,提出了基于最大信息熵原理的医学图像分割方法。该方法集成了阈值分割、边界跟踪和数学形态学,提高了分割的精度和速度。分析和实验结果表明,采用该方法对肝肿瘤CT图像进行分割时,能自动准确地提取出医生感兴趣的区域。     

基于分水岭算法的灵武长枣图像分割方法研究

传统分水岭算法常常会因阈值选择不当而导致图像分割出现各种各样的问题,尤其是过分割问题。在传统分水岭算法的基础上,以灵武长枣图像为研究对象,运用遗传算法对随机选取的阈值进行优化选择;对自然光照环境下的20幅灵武长枣图像,采用改进后的分水岭算法对其进行分割。首先在传统分水岭算法的基础上,利用遗传算法对阈值进行寻优,得到最优的图像分割阈值,再利用最大类间方差法和数学形态学等方法对图像进行后处理,最终得到分割图像,将分割图像与人工分割得到的图像进行比较,分割的正确率能达到89.99%,且分割效果远远优于传统分水岭算法。实验表明,该方法能够得到最优分割阈值并且能够满足机器识别对图像分割的要求。     

一种自适应磨粒图像分割方法的应用研究

利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标,铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,其分割效果直接影响磨粒识别的精度。原始区域生长算法需要提供种子点以及生长阈值才能进行图像分割。不同的种子点和不同的阈值会对分割效果产生很大影响。提出一种结合模糊C均值的区域生长算法,可根据磨粒图像自动获取种子点,并利用模糊互信息自动确定生长阈值,实现磨粒图像的自动分割。实验结果验证了该方法的有效性。     

GPU加速的交互式医学CT图像区域分割

目的 为了解决交互式医学CT图像区域分割问题,本文提出了基于证据推理规则的区域生长算法(ERRG)。方法 算法综合考虑了医学图像的灰度直方图,Gabor特征和灰度共生矩阵能量3个重要特征,采用Bhattacharyya系数度量相邻像素的相似程度,用效用函数将度量系数合并。针对算法计算效率较低问题,对算法进行并行化,采用GPU进行加速处理。结果 本文算法与基于Random-Walk图像分割算法针对医学CT胃部图像,进行对比实验,表明使用本文算法,真阳性目标像素数占目标区域所有正确像素数的比例(TPF)显著提高,背景像素错误地分割为目标像素的数目占背景正确像素数的比例(FPF)显著降低;通过GPU加速后,算法执行效率显著提高,加速比达到12。结论 本文算法减少了医学CT图像过分割现象,采用GPU加速后能够实现实时交互式医学CT图像分割。     

基于背景像素突变检测的交通标志图像分割

为了提高交通标志图像处理过程的效果与效率,根据交通标志图像色彩饱和度空间的灰度直方图中包含的点灰度与区域灰度信息,提出了一种有效确定交通标志图像全局分割阈值的算法。首先分析了基于交通标志图像色彩饱和度空间灰度直方图的一种倒溯标准差的变化规律;然后在此基础上提出了如何选取全局图像分割阈值的方法,并采集了大量交通标志图像进行实验验证,同时,与另外两种在HIS空间下常用的图像分割方法的分割效果进行了对比;最后对算法中的部分参数与实验结果进行了分析,并指出了下一步的研究方向。该算法是一种有效的交通标志图像阈值选取方法,可推广到图像处理其他方面的应用。     

基于随机游走的医学超声图像分割

医学超声图像不可避免地存在斑点噪声、弱边界等问题,很难达到满意的分割效果。随机游走算法对噪声具有鲁棒性,对弱边界有良好的提取能力。将此算法应用于医学超声图像分割,通过融合区域信息与用户指定的种子点信息,借助于电路模拟以及组合Dirichlet问题,可以得到每个非种子点到标记了目标点或者背景点的概率,并对其赋予概率中最大的种子点所对应的标记,从而实现图像的分割。实验结果表明,该方法对医学超声图像的分割是有效的。此算法通过求解稀疏的、对称的、正定的线性方程的系统来获得Dirichlet问题的解,使计算速度大为提高。