基于水平集人機交互模型的醫(yī)學圖像分割.pdf

1、虛擬手術是近年來在國際上發(fā)展迅速的一個領域，圖像分割是圖像處理與圖像分析中的一個經(jīng)典問題。醫(yī)學圖像分割在整個虛擬手術系統(tǒng)中具有至關重要的地位，它是正常組織和病變組織的三維重構，以及手術模擬的一系列后續(xù)操作的基礎。由于醫(yī)學圖像的復雜性，目前的自動分割方法遠不能滿足醫(yī)學圖像處理的實踐中對分割結果準確性的要求。因而，近年來人機交互的分割方法在醫(yī)學圖像分割中正受到越來越多的關注。本文主要針對變形模型，尤其是幾何變形模型在醫(yī)學圖像分割領域的交互式

2、應用作了一定的研究工作。 變形模型按表達方式可分為參數(shù)變形模型和幾何變形模型。本文通過對二者的研究與比較，可以看出，基于曲線演化理論和水平集的幾何變形模型，由于能自然的處理拓撲結構的變化，所以更適合應用于較為復雜的醫(yī)學圖像分割。水平集方法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。本文首先對幾何變形模型和水平集的相關理論進行了研究，并針對水平集改進算法-窄帶法的應用進行了探討。 變形

3、模型要應用于圖像分割問題，還需要通過一定的分割模型，來形成吸引變形曲線靠近區(qū)域邊界的能量場。本文詳細介紹了Mumford-Shah模型及其簡化C-V模型的特點，并將Mumford-Shah模型和窄帶法相結合，采用一種窄帶Mumford-Shah分割模型，經(jīng)過與Mumford-Shah模型的對比實驗，表明該模型避免了大量計算。 針對醫(yī)學圖像，尤其是圖像質(zhì)量較差的超聲圖像中，自動分割比較困難，精確度難以保證的問題，在窄帶M-S模型分