數字人腦切片圖像自動分割算法的初步研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、數字人是綜合應用現代科學技術,尤其是計算機科學和解剖學,對人體信息的數字化進行探討的新興研究領域。作為器官和組織三維重建的基礎,切片圖像的準確分割在數字人體模型建立的過程中起著至關重要的作用。目前,國內外主要通過半自動或手工的分割方法實現,對于處理海量的人體切片數據集來說顯然是非常耗時耗力的。因此,開發(fā)準確的自動分割算法對于解決這一問題具有重要意義。
   本文以首例中國女性數字人數據集中的腦部切片圖像為研究對象,在分析切片圖像

2、特點和腦部不同解剖結構特點的基礎上,提出了四種自動化程度較高的分割算法,以實現對腦組織和腦白質的連續(xù)分割。第一種是基于數學形態(tài)學的分割方法。該算法首先通過形態(tài)重構獲得粗糙的腦組織區(qū)域,然后運用腐蝕和膨脹運算進行邊界定位分割出了腦組織。第二種是基于模板縮放的分割算法。該算法首先將圖像序列分段,通過在每一段中采用基于邊緣檢測的方法獲得單張分割模板,然后進行形態(tài)學運算控制模板縮放來實現圖像的連續(xù)自動分割。第三種是改進的區(qū)域生長方法。該方法通過

3、種子點擴張結合形態(tài)重構獲得分割結果,在種子點選取過程中使用鄰域灰度平均的思想,通過設定灰度閾值判定目標像素獲得分割結果,同時,總結了區(qū)域生長過程中種子點選取的原則,并驗證了此原則的通用性。第四種是基于RGB空間聚類的分割方法。該算法通過對圖像的R、G、B顏色直方圖分析確定聚類中心,以顏色間的歐式距離為標準聚集同類像素。應用上述方法分別對序列腦部切片中大腦組織、小腦攜腦干組織、大腦白質和小腦攜腦干白質進行了連續(xù)自動分割。
   為

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