基于圖割和水平集的腎磁共振圖像分割方法研究.pdf

1、近年來(lái)，腎移植已成為終末期腎病病人的一種選擇，其生存期及生存質(zhì)量均高于透析治療，使用MRI可以鑒別移植腎功能不全的各種非手術(shù)原因。由于鄰近器官灰度級(jí)相似，部分容積效應(yīng)和注射造影劑影響，腎磁共振圖像的分割難度較大。不同MRI掃描儀生成為圖像具有不同的圖像特征，腎臟形狀和位置的變化也使腎磁共振圖像的識(shí)別和分割更加困難。
　　本文闡述了腎磁共振圖像分割的研究背景及研究意義，總結(jié)了近年來(lái)圖割和水平集方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，概述了圖像分割的相

2、關(guān)基礎(chǔ)理論知識(shí)。通過(guò)深入研究圖割和水平集方法，給出一個(gè)結(jié)合圖割和水平集的腎磁共振圖像分割方法。利用改進(jìn)的最小割/最大流算法對(duì)目標(biāo)區(qū)域的非凹形邊界進(jìn)行預(yù)分割，得到該區(qū)域的近似真實(shí)邊界輪廓。將全局項(xiàng)和相鄰元素信息加入到水平集的能量函數(shù)中，以圖割所得輪廓作為改進(jìn)變分水平集模型的初始輪廓，利用水平集模型對(duì)目標(biāo)區(qū)域的凹口處邊界繼續(xù)分割，經(jīng)過(guò)水平集模型有限次的迭代，使輪廓線最終快速、精確地收斂到目標(biāo)邊界，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文給出的