醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、本文對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割的理論、方法和技術(shù)進(jìn)行全面的研究。首先對(duì)研究背景以及醫(yī)學(xué)圖像分割的有關(guān)概念、分類及方法進(jìn)行了綜述，然后深入研究了針對(duì)骨肉瘤醫(yī)學(xué)圖像的分割算法的關(guān)鍵技術(shù)及具體實(shí)現(xiàn)。我們采用半自動(dòng)的分割方法，通過對(duì)被分割組織或感興趣區(qū)域圖像特征的分析，確定采用不同的分割操作。提出的分割方法的步驟是先對(duì)輸入的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括濾波,銳化,縮放,旋轉(zhuǎn),偽彩色編碼等圖像增強(qiáng)技術(shù)。然后分析預(yù)處理后的圖像的灰度直方圖，并根據(jù)直方圖及被分割重

2、建的腫瘤組織的形態(tài)特征，來交互地輸入適當(dāng)?shù)臄?shù)值作為分割閾值，對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行二值化處理。二值化圖像后可供選擇的分割算法有：采用K－均值聚類算法和FCM算法相結(jié)合來對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割，將腫瘤各組織進(jìn)行分類；采用區(qū)域分割法來分離出所需的腫瘤組織；隨后選用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)分類后的圖像進(jìn)行修整，并用邊緣檢測(cè)法或輪廓跟蹤法提取出所需的腫瘤組織輪廓,最后用種子填充算法填充出待重建的組織區(qū)域。運(yùn)用該路線進(jìn)行分割，交互改變閾值范圍及形態(tài)學(xué)操作，根據(jù)