醫(yī)學影像圖像分割與存儲若干問題的研究.pdf

1、合理地分割影像圖像是醫(yī)學影像圖像處理的重要基礎步驟之一。鑒于醫(yī)學影像的特殊性，常采用蟻群算法和形變模型法等基于人工生命的圖像分割方法。 本文對螞蟻信息激素釋放、路徑轉移重新定義，并將圖像空間的模糊連接關系引入蟻群的覓食過程中，進而轉換為蟻群搜尋的目標食物，改進了基于蟻群算法的醫(yī)學圖像分割方法。 本文將Live Wire引入分水嶺圖像分割算法，對相鄰區(qū)域以其像素數、灰度均值和灰度方差定義距離，并據其建立新連通圖，以對圖像過

2、度分割而產生的一些過小區(qū)域合并；通過增加灰度模型，并以灰度模型中已分割圖像中包含的物體和背景的局部區(qū)域統計信息，以及距離圖等信息，引導活動輪廓在相鄰的待分割圖像中快速準確地收斂到物體的實邊界；在模型跨邊緣時，利用已分割圖像中模型內部區(qū)域的統計特征，用區(qū)域生長法獲取內點并重新參數化模型，以保證模型形變到正確的邊緣。從而改進了基于形變模型的醫(yī)學圖像分割。 本文面向PACS應用及不同類型物理存儲器的技術特點，多層配置圖像存儲，以虛擬設