医学图像的分割技术及其新进展.pdfVIP

泰 　山　医 　学 　院　学 　报 JOURNAL OF TA ISHAN M ED ICAL COLL EGE　Vol28　No4　2007 315 医学图像的分割技术及其新进展 楚存坤 ,李月卿 ,王昌元 (泰山医学院 , 山东 泰安 　27 1000) 关键词 :医学图像分割 ; 图像分割评价 中图分类号 : R319　文献标识码 : A 　文章编号 : 10047 115 (2007) 04 031503 　　近 几年 , 计算机 断层 成像 ( Compu ted Tomo 点的判定是基于所检测点的本身和它的一些邻近 ) ( grap hy, CT ,核磁共振成像 M agnetic R e sonance Im 点 ,主要包括局部微分算子 , 如 Roberts梯度算子 , ) ( ) age,MR I ,超声成像 u ltra sound im age, U SI 等医学 Sobel梯度算子和 Canny算子等 , 当然 ,针对不同的 成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划 、术 图像 ,还有许多其它不同的算子 、手段来检测出这些 后监测等各个环节中 ,其 目的是全面而精确地获得 边缘点 。例如 , Fan 等人 [ 5 ] 利用非线性小波阈值法 病人的各种数据 ,为诊断、治疗计划 、手术和术后评 对植入式超声图像中的腔内膜 - 内壁和外膜等形成 估提供正确的数字信息 。只有把感兴趣的目标从图 的边界进行了检测 , Sedelaar等人 [ 6 ] 利用非线性 L a 像的复杂景物中提取出来 ,才有可能进一步对它们 p lace滤波器实现了对前列腺超声图像的自动分割 。 进行定量分析或者识别 。目前 , 医学图像分割主要 一个好的边缘检测算子不仅具有微分特性以获得灰 以各种细胞 、组织与器官的图像来作为处理的对象 度变化信息 ,它还应该能够根据需要适合任何尺度 或内容 。图像分割是根据某种均匀性或一致性原则 下的边缘检测 ,因为图像中的灰度是以不同尺度发 将图像分成若干个有意义的部分 ,使得每一部分都 生变化的。实验发现 ,边缘检测方法获得的边缘信 符合某种一致性的要求 [ 1 ] 。 息往往会因这些信息不够突出而产生间隙 ,不能形 成包围物体的封闭曲线 ,这就要求根据这些离散的 1　医学图像分割技术的发展 边缘点采用一定的跟踪 、连接算法勾勒出有意义的 11　传统图像处理领域中的医学图像分割技术 物体边界 。另外 ,边缘检测分割方法对噪声较大的 111　基于阈值的方法 图像还会产生较多的伪边缘 ,为去除噪声提出了较 阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到 高的要求 。这个问题在医学超声图像分割中显得尤 ( ) 为突出[ 7 ] 。 分割 目的的方法 , 它是一种 PR 并行区域 法 。阈 值法的过程是决定一个灰度值 ,用以区分不同的类 , 12　近年新发展医学图像分割技术 这个灰度值就叫做 “阈值 ”。把灰度值大于阈值的 为解决上述传统图像分割技术中存在的问题 , 所有像素归为一类 ,小于阈值的所有像素归为另一 近年来 ,研究者们对于各种新的图像分割算法进行 类 。