基于分水嶺算法的腰椎磁共振圖像的分割.pdf

1、醫(yī)學磁共振圖像的分割是圖像分割技術在醫(yī)學領域中的應用，是醫(yī)學圖像處理和分析中的關鍵技術。雖然目前國內(nèi)外已經(jīng)存在很多不同的圖像分割方法，但是，由于磁共振圖像的采集模式的多樣性，醫(yī)學圖像本身的模糊性，解剖結(jié)構(gòu)的多面性等等，使得醫(yī)學圖像分割一直以來成為世界性的難題之一。針對這一現(xiàn)狀，本文旨在通過對圖像分割方法在醫(yī)學磁共振圖像上的使用進行研究和探索，改進或提出適用于醫(yī)學磁共振圖像的處理方法。
　　 腰椎病變是臨床常見疾病。比較平片、CT

2、而言，磁共振圖像可以清楚、全面地呈現(xiàn)出病變的具體位置、病變大小范圍、累及程度等等。故磁共振檢查成為腰椎病變的臨床檢查首選。本文采用分水嶺算法嘗試在腰椎磁共振圖像上進行椎間盤分割。
　　 分水嶺算法是目前被廣泛應用的經(jīng)典有效的分割算法之一，它是基于數(shù)學形態(tài)學的分割，可以得到精確的邊緣，即連續(xù)、封閉、單像素寬的邊緣。但是它的主要缺點是對噪聲十分敏感，容易產(chǎn)生過分割現(xiàn)象，致使分割結(jié)果出現(xiàn)大量零散區(qū)域。
　　 解決分水嶺算法中的

3、過分割問題是本文的重點。本文采用一種在分水嶺算法前優(yōu)化梯度的方法來克服過分割的問題?？偨Y(jié)、研究了基于邊緣的圖像分割方法，通過對傳統(tǒng)邊緣分割算法的對比發(fā)現(xiàn)，Roberts算子、Sobel算子等算法簡單，邊緣檢測速度較快，但得到的往往是不完整，不連續(xù)的邊緣信息，并且對噪聲較為敏感，定位也不夠精確。研究了形態(tài)學在圖像邊緣檢測上的優(yōu)勢，形態(tài)學邊緣檢測方法具有很好的邊緣提取能力，在邊緣的連續(xù)性和圖像細節(jié)的保持上都優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測方法，但計算量比