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文檔簡介
1、隨著計算機成像技術(shù)在醫(yī)學圖像中的不斷發(fā)展,醫(yī)學圖像在醫(yī)療診斷中的作用也越來越大。但是,醫(yī)學圖像與現(xiàn)實生活中其他圖像存在一定的差別,表現(xiàn)在均勻性差、灰度模糊及其他不確定性。如果病人體內(nèi)附帶有不能脫去金屬物件,當電子束掃描病人到金屬部位時,就會產(chǎn)生嚴重的金屬偽影,這些偽影不僅降低了圖像本身的質(zhì)量,甚至影響到醫(yī)生對病變的分析和診斷。因此,借助于醫(yī)學圖像分割技術(shù)把圖像中的感興趣區(qū)域的邊界勾畫出來,無論是從診斷還是放療定位上考慮,都對去除金屬偽影
2、起著至關(guān)重要的作用。本文重點把信息熵相關(guān)的閾值分割方法利用于醫(yī)學圖像,完成的工作主要有以下幾個方面:
(1)通過醫(yī)學成像基本過程分析,對醫(yī)學圖像偽影進行分類并研究金屬偽影校正的基本原理。
(2)介紹以圖像區(qū)域信息為導(dǎo)向的閾值分割:最佳閾值迭代法與大津閾值分割法。選取了四幅典型的圖像進行仿真。實驗結(jié)果表明最佳閾值分割優(yōu)于直方圖分割。
(3)分析基于邊緣的分割方法:Prewitt模板,Sobel模板,Lapla
3、ce算子和Canny算子。對四幅典型的圖像進行仿真,結(jié)果表明,對于邊緣檢測算子,若提高檢測精度則噪聲就會增強而產(chǎn)生不合理的輪廓。雖然該運算時間稍少于閾值分割,但分割效果卻產(chǎn)生偏差。與此同時,本文還采用形態(tài)運算應(yīng)用在邊界提取和區(qū)域填充中。實驗結(jié)果表明,此法對于有金屬偽影的醫(yī)學圖像分割效果較好,對于無偽影的圖像則會產(chǎn)生部分失真,但是運算效率明顯提高。
基于區(qū)域增長法中分析了登山算法和分水嶺算法。登山算法的優(yōu)點是不用選擇閾值,而且從
4、邊緣向中心增長可以避免過度現(xiàn)象。分水嶺算法和簡單閩值分割不同,它可以對兩個灰度相近邊界模糊的目標有較好的分割。
(4)在一維大津閾值分割法的基礎(chǔ)上提出了二維大津閾值分割法,并在有金屬物體的醫(yī)學圖像中獲得更好的分割效果。在光線較暗成像處,二維分割算法也優(yōu)于一維算法
(5)提出了一種與信息熵相關(guān)的閾值分割算法并對醫(yī)學圖像進行分割,主要利用Tsallis交叉熵對金屬偽影圖像進行閾值分割。目前,基于信息熵概念的閾值分割算法已
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