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文檔簡介
1、醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像處理與分析領(lǐng)域的重要課題之一,也是近年來備受研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)問題。醫(yī)學(xué)圖像分割的目的是把圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割開來,并使分割結(jié)果盡可能的接近解剖結(jié)構(gòu),從而為臨床診療和病理學(xué)研究提供可靠依據(jù)。由于人體解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、組織器官形狀的不規(guī)則性及個體之間的差異性,一般將單一的圖像分割方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像并不能得到理想分割效果,為此必須尋找一種有效的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。
論文在回顧總結(jié)國內(nèi)外醫(yī)學(xué)圖
2、像分割方法相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,闡述了醫(yī)學(xué)圖像分割的目的、意義。根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像自身特點(diǎn)和特殊應(yīng)用需求,提出了一種集成的醫(yī)學(xué)圖像分割方法,即將基于Gibbs隨機(jī)場的模糊c均值法與Snake模型聯(lián)合,對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割。同時(shí),對無需重新初始化水平集方法的醫(yī)學(xué)圖像分割算法進(jìn)行了研究。論文主要工作包括:
1.對國內(nèi)外流行的圖像分割方法進(jìn)行了探討,較為全面的綜述了醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的基本概念、基本理論、基本方法,并對當(dāng)今的醫(yī)學(xué)圖像分割算法進(jìn)
3、行了分類。
2.針對醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn),單一的圖像分割方法對醫(yī)學(xué)圖像的處理效果并不理想,本文提出一種集成分割方法,將Gibbs隨機(jī)場模糊c均值法與Snake模型算法進(jìn)行組合,應(yīng)用于手腕骨X線片指骨興趣區(qū)域圖像的分割中,以得到正確的指骨的邊緣位置。由于骨骺和干骺相離較近,在分割過程中設(shè)定一個垂直于興趣區(qū)域x軸的直線,防止輪廓向著第一步中已經(jīng)分割好的干骺骨結(jié)構(gòu)邊緣靠近。該方法提高了手腕骨x線片圖像興趣區(qū)域的分割效果,同時(shí)這種聯(lián)合的
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