Snake模型在醫(yī)學(xué)圖像分割上的應(yīng)用研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像處理是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)分支，是數(shù)字圖像處理技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)工程中的重要應(yīng)用。對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行目標(biāo)輪廓提取，是臨床診斷和科學(xué)研究的基礎(chǔ)。活動(dòng)輪廓線模型即Snake模型所特有的高度動(dòng)態(tài)特性，使之非常適合于醫(yī)學(xué)圖像的分割和輪廓提取處理。本論文具體研究使用Snake模型解決醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)輪廓提取所面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題。 把Snake模型應(yīng)用于臨床系統(tǒng)中，首先要解決的是初始輪廓線和參數(shù)難以確定的問題。本文拋棄使用工作人員手工勾勒初始輪廓的

2、原始方法，提出結(jié)合基于標(biāo)識(shí)分水嶺算法的初始輪廓線獲得方法，該方法能快速有效地得到趨近于實(shí)際邊緣的初始輪廓線，為后面的模型迭代收斂打下基礎(chǔ)。在設(shè)定參數(shù)上，根據(jù)活動(dòng)輪廓模型中不同參數(shù)在不同時(shí)期的影響作用，預(yù)測(cè)估計(jì)非邊緣點(diǎn)應(yīng)調(diào)整到的目標(biāo)位置和能量，求得下一平衡狀態(tài)下參數(shù)數(shù)值從而達(dá)到自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)的效果，使模型輪廓能更好地收斂于目標(biāo)邊緣。把目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)融入到活動(dòng)輪廓模型中，是活動(dòng)輪廓模型的發(fā)展趨勢(shì)。本文結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像本身的特點(diǎn)，使用曲線擬合的