基于几何模型的医学图像分割研究

【摘要】图像分割作为计算机视觉领域中的基本技术之一,是大多图像分析系统的组成模块。伴随着造影技术的逐年发展,在治疗前后使用医学图像进行测量和分析,将有助于医生的诊断,以及辅助治疗方案的制订或者修改,提高外科手术的精确度和成功率。这对于医学应用而言,有特殊的重要意义。本文从CT图像出发,使用肝脏图像数据进行分析,重点研究了以下几个自动分割算法。首先,对距离正则化水平集方法开展了研究。内容包含双井势函数的距离正则化效应,演示了DRLSE方法结合活动轮廓模型在图像分割的应用。补充讨论了利用窄带法对轮廓线演化进行加速。通过实验对该方法的抗噪声干扰能力进行测试,观察到DRLSE方法对噪声干扰的鲁棒性较差,并尝试利用非线性散射滤波器对DRLSE方法进行补充,提高了真实应用场景中DRLSE的演化速度和分割准确度。其次,研究了三维统计形状模型,介绍了相关基础理论。由于该分割算法对模型的初始定位敏感,人工定位容易引入误差,这限制了三维统计模型算法的进一步应用。提出了基于统计直方图的全自动定位方法,简化了模型的定位。在描述肝脏平均模型的构造和应用同时,提出了平均模型的加权形式,对算法进行补充。
【作者】肖求根；
【导师】程明；
【作者基本信息】厦门大学，计算机系统结构，2014，硕士
【关键词】医学图像；分割；距离正则化水平集；三维统计形状模型；

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