PET圖像分割中的共分割方法研究.pdf

1、PET（Positron Emission Tomography）圖像分割是臨床醫(yī)學中極為重要的一個環(huán)節(jié)，它能夠幫助我們準確定位病灶區(qū)域，對病人的治療具有重要意義。關于PET圖像的分割，目前已經(jīng)有許多的方法并且取得了很不錯的效果，但是這些傳統(tǒng)的方法都是基于單幅圖像的分割，圖像之間并沒有直接的聯(lián)系，有些時候需要一些人為的先驗信息，而且分割結果不具有很好的魯棒性。因此就希望找到一種方法，能夠利用圖像之間的一些共有的信息，來幫助我們對圖像進行

2、分割，同時分割出多幅PET圖像，并使得分割結果具有更好的性能指標和魯棒性。
　　根據(jù)自然圖像中的共分割的思想，并參考其中的一些方法，將共分割的思想運用到PET圖像分割領域中。對PET圖像進行了兩種共分割的嘗試：第一種是歸一化的割和核方法結合的共分割，利用歸一化的割對單幅圖像的可分性進行限制并利用核方法對圖像間的一些相似信息進行共享，加權生成一個能量函數(shù)，并通過低秩優(yōu)化的方法對能量函數(shù)進行優(yōu)化求解；第二種是基于活動輪廓模型的共分割，