医学图像分割方法研究

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。本文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。     

医学图像分割进展

图像分割是解决医学图像在临床上广泛应用的关键性问题。本文简述了医学图像分割技术的进展,综述医学图像分割技术、发展趋势,展望了医学图像分割的前景和面临的挑战。     

三维医学图像分割标注技术的回顾

综述20世纪90年代以来三维医学图象分割标注技术。从方法学的观点将现有方法分为以下几类:聚类（阈值）;统计学方法;变形轮廓线;区域生长;数学形态学;非线性方法（模糊分割,神经网络,遗传算法）;三维模型。对各种类型逐一进行了细分,并给出了详细的例子。最后,论文还对三维医学图像分割标注的发展趋势进行了评述。     

几种图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

叙述了基于特定理论的图像分割算法在医学图像处理中的应用,详细介绍了遗传算法、水平集分割法、模糊集分割法各自的基本理论以及优缺点,论述与讨论了医学图像分割效果评价方法,最后对各种算法的特点进行了总结。     

图像分割技术在医学超声中的应用(综述)

医学超声图像分割技术在医学图像的定性、定量中占有很重要的地位,对进一步分析处理有很大的影响.虽然很多文献记载了大量的图像分割方法,但是对于很多复杂的医学超声图像起不到很好地帮助作用,研究医学超声图像分割技术,让这项技术更好的为国内医疗事业贡献力量.该文主要分析医学超声图像的特点,分别对医学超声图像分割技术进行简单的研究和分析,并简单的讨论一下未来的发展趋势.提高分割效果,加快分割速度.     

图像分割方法的研究进展

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合，是图像处理与机器视觉的基本问题之一。本文介绍了图像处理中图像分割的几种常用的算法。每种图像分割算法都有各自不同的处理效果和优缺点。在具体的使用中应根据不同的情况采用不同的分割算法以达到更好的效果。     

几种医学图像分割方法的性能比较

详细介绍了梯度算子法、拉普拉斯算子法和迭代阈值法等3种医学图像分割方法,通过对这3种算法在高斯噪声环境下的图像分割性能进行分析和比较,得到了梯度算子法和拉普拉斯算子法对图像噪声比较敏感,而迭代阈值法对图像噪声相对不敏感的结果,最后指出了在噪声相对较大的医疗图像中可考虑利用迭代阈值法进行分割图像。     

分子影像学中图像分割技术方法研究

介绍了分子影像学中图像分割技术在分子影像学的结果分析、运动分析、三维可视化等后续操作以及图像引导手术、肿瘤放射治疗、治疗评估中重要的应用价值。对近年来用于分子影像学中图像分割的主要方法（Artificial Neural Networks、Snake等）、发展趋势、研究热点以及评估等问题进行了综述和讨论。     

肝脏CT图像分割技术研究进展

明确了CT图像中肝脏分割方法概念,重点介绍了阈值法、区域生长法、遗传算法和主动轮廓模型,分析了它们的特点,指出了CT图像中肝脏分割方法的发展趋势与面临的挑战。     

医学图像信息融合技术的研究进展

分析了医学图像融合技术研究的现状及热点,重点阐述了智能图像融合与同机图像融合这两种技术的发展趋势.     

医学图像处理技术

随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域应用的基础上，提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。     

医学图像后处理技术研究进展

介绍近几年来医学图像后处理技术研究的最新进展及其临床应用,主要从图像预处理、图像分割、配准融合、三维重建等方面进行了分类综述,提出了相关技术问题及发展方向。     

医学图像三维重构技术

随着医学影像设备和计算机技术的进步,医学图像三维重构技术得到了快速的发展和广泛的关注,成为医学图像处理领域的热点问题之一。首先描述了医学图像三维重构的一般过程,然后以表面绘制、体绘制为两条主线,综述了两方面的经典算法及研究进展,最后介绍了国内外现有的医学影像软件开发平台及临床应用系统。     

医学图像处理技术的现状及发展方向

对图像分割、伪彩色处理、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述,并且介绍了图像分割的评价标准以及医学图像配准和融合的研究热点,最后指出了医学图像处理的发展方向。     

医学图像的边缘检测及特定区域灰度值的跟踪显示方法

利用MATLAB7．0图像处理函数和编程技巧，可展示医学图像的轮廓线、内部组织的边缘线和灰度直方图，对图像选定区域进行自由放大和缩小，利用图像处理工具显示任意区域的灰度值，并能自如测量两点间的距离，可以对图像分割技术中的不同方式进行灵活对比．为临床诊断提供有用的参考。     

医学图象配准技术现状及发展

医学图象配准技术是当前医学图象处理研究领域的一个重要方面,具有重要的临床价值。本文就３－Ｄ医学图象配准的分类,配准技术中常用的变换模型,配准技术中常用的方法及配准技术中所存在的问题进行了描述。文中首先对医学图象配准进行了分类,并介绍了常用的配准变换类型。     

基于图像分割的MRI,CT脑图像自动配准的探讨

图像配准是图像融合等医学图像处理过程的关键技术,本文探讨的ＣＴ与ＭＲＩ脑图像配准方法,采用自动分割两种图像的颅骨区域及用数学形态学方法修正,以此区域进行匹配,研究结果表明,该方法对原如图像的质量要求较低,其预处理过程可有效地提高搜索效率。     

医学图像的色彩处理

彩色图像显然比单色（黑白）图像更好看。由于大量的医学图像是单色图像，因此将其处理成彩色图像，将有助于医务人员对疾病的诊断与治疗。医学图像的彩色处理方法很多，本文讨论借助于计算机用映射变换法来处理医学图像的色彩问题─伪彩色处理，并详细讨论了转换原理及转换方法。     

基于区域生长算法的肝脏CT图像分割

目的:实现对肝脏CT图像中肝脏区域的分割,以助于计算机辅助诊断、病变组织定位、三维重建、治疗方案设计等.方法:采用基于区域生长的邻接连续阈值法实现对肝脏CT图像中肝脏组织的分割.结果:该方法能非常理想地将目标与背景分离,同时将过分割现象减到最少.结论:该方法计算简单、耗时较短,适用于不太复杂和对比比较明显的图像的分割.