基于水平集方法的醫(yī)學(xué)影像血管分割.pdf

1、近年來，醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展使人們能夠獲得大量高分辨率的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，分別來自X射線、CT、超聲及MRI等，這些成像技術(shù)現(xiàn)已在醫(yī)學(xué)診斷、治療及術(shù)前規(guī)劃等階段得到了廣泛的應(yīng)用，研究如何從醫(yī)學(xué)影像中獲得的我們所需要的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使這些寶貴的信息得以有效利用，是具有十分重要的意義。在醫(yī)學(xué)圖像的處理和分析中，醫(yī)學(xué)圖像分割尤為關(guān)鍵，它能夠提取醫(yī)生所需要的結(jié)構(gòu)和組織，為醫(yī)生診斷提供幫助或制定更為精確的手術(shù)計(jì)劃。
　　本文在分析醫(yī)學(xué)圖

2、像分割領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，研究了基于水平集的肝血管圖像分割技術(shù)。首先對(duì)主動(dòng)輪廓模型和水平集算法的基本理論進(jìn)行了系統(tǒng)的解釋和研究，分析了肝臟血管磁共振圖像的特點(diǎn)及其分割的局限性，以及傳統(tǒng)的水平集分割方法存在的優(yōu)點(diǎn)和缺陷。同時(shí)，針對(duì)肝臟血管磁共振圖像血管末梢對(duì)比度低的問題，提出了改進(jìn)的方法:結(jié)合非局域穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)量和偏移校正，通過提高種子點(diǎn)信息的穩(wěn)健性并降低圖像亮度不均勻產(chǎn)生的影響來提高分割的精確度，改進(jìn)后的水平集算法提高了血管末梢的分割精