醫(yī)學(xué)層析圖像分割算法的研究.pdf

1、隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的提高及相關(guān)計算平臺計算能力的增強，計算機輔助診斷系統(tǒng)的發(fā)展條件日趨成熟。圖像分割是計算機輔助診斷系統(tǒng)必不可少的步驟。另外，各種層析成像技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域成熟的醫(yī)療診斷技術(shù)。開展針對醫(yī)學(xué)層析圖像的自動分割技術(shù)，建立專用的分割方法，對于醫(yī)學(xué)層析成像技術(shù)的提高及其輔助診斷系統(tǒng)的研究具有重要意義。通過分析和研究醫(yī)學(xué)層析圖像的特點，我們發(fā)現(xiàn)其中相鄰層間的連續(xù)性特征對于提高分割算法的準(zhǔn)確度與魯棒性具有重要價值，而目前該特征尚未得

2、到開發(fā)和利用。
　　 本文提出了基于連續(xù)性特征進行醫(yī)學(xué)層析圖像分割的思想，并設(shè)計了圖像分割框架，該框架由初分割、初始參考圖像選擇以及修正三個功能相對獨立的部分組成。本文認(rèn)為連續(xù)性特征未被應(yīng)用的原因在于：缺乏有效的初始參考圖像自動選擇算法和基于連續(xù)性的修正算法。為了解決這兩個問題，首先，我們提出了將三維統(tǒng)計形狀模型的截面作為比對標(biāo)準(zhǔn)的方法來實現(xiàn)初始參考圖像的自動選擇。其次，開發(fā)了兩種修正算法：①利用連續(xù)性對局部不連續(xù)的區(qū)域進行定位