基于形態(tài)學(xué)腦腫瘤圖像分割方法研究.pdf

1、腦部MRI及CT檢查以其簡單、快速有效、無創(chuàng)且診斷準(zhǔn)確性高、為臨床醫(yī)生提供可靠的診斷依據(jù)。本課題的主要目的是依據(jù)腦部CT圖像特點(diǎn),對(duì)腦部腫瘤的分割算法進(jìn)行研究。最終需要達(dá)成的目標(biāo)是在盡可能減少人工工作量的前提下實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)分割。由于腦部組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜、組織器官形狀不規(guī)則及不同個(gè)體間存在差異,這些因素使得分割算法計(jì)算量大,容易產(chǎn)生誤差,從而降低了圖像分割的精度和準(zhǔn)確性。本文主要對(duì)分水嶺分割算法及形態(tài)學(xué)運(yùn)算進(jìn)行了研究,主要針對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)多尺

2、度修正及粘性形態(tài)學(xué)在分水嶺變換中抑制過分割現(xiàn)象進(jìn)行了研究。本文的主要工作包含以下幾個(gè)方面:
　　(1)區(qū)別于傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)開閉運(yùn)算提出一種多尺度修正的方法修正圖像,其在形態(tài)學(xué)梯度圖像基礎(chǔ)上,根據(jù)不同像素梯度值與其一定領(lǐng)域內(nèi)梯度值的均方差確定結(jié)構(gòu)元素的大小,對(duì)圖像各像素進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(閉)修正,以消除局部極大(小)區(qū)域,保證修正過程中目標(biāo)輪廓不發(fā)生較大偏移。
　　(2)采用參數(shù)化的粘性形態(tài)學(xué)分水嶺分割思路,將粘性流體引入分水嶺變換過