可變形模型方法在肝臟B超圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf

1、近十年來,計算機圖像分割在醫(yī)學(xué)圖像處理中起著越來越重要的作用。圖像分割的目的在于幫助更好地理解感興趣的對象區(qū)域,在疾病診斷和治療、醫(yī)學(xué)圖像可視化以及計算機介入手術(shù)等方面都有重要的意義。由于對象區(qū)域的多樣性及圖像質(zhì)量的千差萬別,應(yīng)用傳統(tǒng)的圖像分割方法如邊緣檢測和閾值分割的方法來提取邊界或劃分不同的區(qū)域可能完全失敗或必須在分割結(jié)果中通過后處理去除錯分的或者是無效的對象邊界。為了解決上述問題,可變形模型方法(deformable model)

2、在醫(yī)學(xué)圖像分割中被廣泛地研究和應(yīng)用,成為一個熱門課題。本文的目的就是通過采用可變形模型方法提取人體肝臟器官的邊界輪廓,為下一步人體組織器官三維重建或特征提取奠定基礎(chǔ)。
　　可變形模型按表達方式可分為參數(shù)可變形模型和幾何可變形模型兩類。水平集方法是幾何活動模型的一種,它是處理二維或三維空間中封閉運動曲面隨時間演化過程中,幾何拓撲變化的有效的計算工具。本文首先對水平集的兩種快速算法進行了研究,并針對基于水平集的C-V模型的應(yīng)用進行了探