活動輪廓模型及其在醫(yī)學圖像分割中的應用研究.pdf

1、醫(yī)學圖像分割技術是醫(yī)學圖像處理和分析領域的基礎技術之一，是近年來備受研究人員關注的熱點問題。醫(yī)學圖像分割的目的是把圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割出來，并使分割結(jié)果盡可能的接近解剖結(jié)構，從而為臨床診斷和病理學研究提供可靠的依據(jù)。因此對醫(yī)學圖像分割技術的研究具有重要的學術意義和應用價值。
　　本文在回顧國內(nèi)外醫(yī)學圖像分割技術相關文獻的基礎上，根據(jù)醫(yī)學圖像自身的特點和應用需求，分析了基于活動輪廓模型(active contour mo

2、del)的醫(yī)學圖像分割方法，結(jié)合形狀統(tǒng)計，提出了一種形狀統(tǒng)計活動輪廓模型的分割方法，較好的解決了對受噪聲干擾、對象殘缺等圖片的分割問題。論文的主要工作包括：
　　(1)分析了活動輪廓模型的兩種典型分割方法：參數(shù)活動輪廓模型和測地活動輪廓模型，并通過實驗對其分割性能行了定性分析。
　　(2)在測地活動輪廓模型的框架下，本文提出一種形狀統(tǒng)計的活動輪廓模型，并將其應用于殘缺肺區(qū)的分割。該方法在測地活動輪廓模型中加入了形狀統(tǒng)計的先驗

3、知識能量項，以此指導、約束活動輪廓模型輪廓的演化過程。實驗表明，該方法對受噪聲影響、對象殘缺等圖片的具有良好的分割效果，但計算量大，初始輪廓對分割結(jié)果存在影響。
　　(3)針對從胸部CT圖片中分割肺區(qū)的具體應用，本文提出了一種常規(guī)區(qū)域生長分割和輪廓修補相結(jié)合的肺區(qū)半自動分割方法。對于肺區(qū)正常無病變?nèi)睋p的CT圖片采用區(qū)域生長進行分割，并利用CT圖像序列間的連續(xù)性特點自動選擇種子區(qū)域；對于邊緣殘缺的肺區(qū)，首先采用滾球法進行修補；如果滾