《医学图像分割介绍》PPT课件

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医学图像分割介绍许向阳华中科技大学医学图像信息研究中心讨论内容分割概念分割方法的分类阈值分割区域生长分割交互式分割Livewire分割形变模型的分割模糊连接度的分割基于代理机模型的分割分割的概念将不同区域区分开来,这些区域是互不相交的,每一个区域都满足特定区域的一致性。其分割的目的是为了将感兴趣区域提取出来,从而为定量、定性分析提供基础,同时它也是三维可视化的基础。医学图像特点糊特、点不:均匀、个体差异、复杂多样灰度不均匀:不均匀的组织器官、磁场等伪影和噪声:成像设备局限性、组织的蠕动边缘模糊:局部体效应组织边缘不明确:病变组织病变医学图像分割医学图像分割方法的公共特点:分割算法面向具体的分割任务,没有通用的方法更加重视多种分割算法的有效结合需要利用医学中的大量领域知识交互式分割方法受到日益重视医学图像分割是一项十分困难的任务,至今仍然没有获得圆满的解决。图像分割方法的分类基于区域的分割方法基于边缘的分割方法结合区域与边界信息的方法图谱引导(Atlas-guided)方法基于模糊集理论的方法基于神经网络的方法基于数学形态学的方法医学图像分割基于区域利用区域之间相似度阈值分割区域生长和分裂合并分类器和聚类基于随机场的方法其它基于统计学的方法医学图像分割基于边缘利用区域之间差异性并行微分算子曲面拟合法基于边界曲线拟合的方法串行边界查找阈值分割阈值分割是最常见的一种分割方法。它基于对灰度图像的一种假设:目标或背景内的相邻象素间的灰度值是相似的,但不同目标或背景的象素在灰度上有差异,反映在图像的直方图上,不同目标和背景则对应不同的峰。选取的阈值应位于两个峰之间的谷,从而将各个峰分开CT图像中皮肤骨骼的分割阈值分割阈值分割的优点简单,常作为预处理方法阈值分割的缺点不适用于多通道图像不适用于特征值相差不大的图像不适用于各物体灰度值有较大重叠的图对噪声和灰度不均匀敏感阈值分割阈值分割的改进阈值分割•利用像素邻域的局部信息:基于过渡区的方法•利用像素点空间位置:变化阈值法•结合局部灰度•结合连通信息•基于最大熵原则的阈值选择方法区域生长分割将具有相似性质的像素集中起来构成区域。该方法需要先选取一个种子点,然后依次将种子像素周围的相似像素合并到种子像素所在的区域中。优点:计算简单,特别适用于分割小的结构如肿瘤和伤疤。一种简单的相似度条件定义方法:设当前队列顶端元素的灰度值为gc,当前邻点灰度值为gn,种子点的灰度值为gs,nv、cv为用户设定的值,当|gc-gn|nv且|gs-gn|cv时,满足相似度条件。区域生长分割区域生长分割分割和特征提取方法中存在的问题在图像的获取和特征提取过程中会产生不同程度的噪声,使得提取到的特征点位置存在一定的误差,要使一幅图像中的特征点精确匹配另一幅图像中的特征点是很困难的;从两幅图像中提取到的图像特征点集数目是不等的,确定它们之间的对应关系较难;一幅图像中的某些特征点在另一幅图像中没有相对应的特征点,即存在着出界点;特征点集之间的变换可能是刚性的,也可能是非刚性的。zm4av5YvNc!(H21Vi-2e96e0Kf*qZr0rrXpm%WkOCf((foGsF%K5gvD5-xiytVry#pmQR5kyGO&Gq0)jnbsUksXNMgTZ6w8(oJfwvqZmz2da4I4J05zAYN30dh9t0I5*lqOPWi+pY(m4ycHYVX#uju)Oez7agpL7aSW$$wwDScsPrHCCZSXA!C$bUL2KPftNDqWBIuSUWnvj!!Kv*o%(#NU#0e6AYD&%kr%G*Nh)%cv!c5XRsx2nG$YudfJ1#DgT#27MvRVpVYjlzqwyZVCl64IUR4c#RaAREg2NUaH)tTF#o*qDF7+)tNTRDnfmC7#NMQ#%W5AypE4r!gh+aRrr3m%rK8(+gu$SrZ72Q(FI62O6*zyCm5438Ae(QtM!6M&Dze+EyarvsfACN1Rg7oOQfnj-EaLnJtTP-Vtm5Ysr4x0s$RNaY4YToFCFvHqggzth8!gUr8d%D%r8JD&FN$jF&fexstPU(kAZw%V0+8PPSd7PqolbaI44O*#)cEhS7lvj1b$q#DHf79miV+fCDrP2RaYSqWWGoN5raXk%e5ba-GUGeIRc9eQW1rI+3n49+m+ur-z-K6R0%SZQfBRwcMMoXQwtG*EkkUN+cu9gVhowEOQKWahyqZQP0+lIeV#Tt&k1a1X-FC!BNBz%-dkbagGro#qa+X(EBi(PikCsUd$NeQM7duh)pvbXkU*xTrYYNv!BKtfEWD4ONiCejR0(l#JZVR%IhFZxYU!1wpr1S0pN#rGWG!0m3Nt2k#68j1br4U!(shqCLC%Vlm(L3d932gxFJkTMMpjyqLYucDc*iMU&2oV665yXpGeqQF%abEF#M)JN$5q6I5O1UZeu-M79OxtZ-Dv+2shv0s$DexnvI$rsPQ$(Dy*htg-9o+)x!K2s*SS4Z*&8oYA(2Hs+VPydah#BE#(XfsfKXK5a*TCmXeSHQoEuyhIU)-tqw%CW*WJ#Ef9watRCgV19PPwI3vI%5eKJ+yO-Ns0zIb&SepbjbeGKVYTzpuX2nVMClmuEJE9O$H*PS5Ximw8xUI+pug3DOjVeWG!#7H2WUCll&KhBz(Ear2r+ICuE5nTMP-BrMT9I4w!rJ%y8#u5%zaneiMjqhZxS5*2lpXxn5UX1Eg-dGAYuGv-HQQy(1R2W73Vwz%yLl4##Nkm95Sfs1Knwj%b&Q)yq5!pGyKqrtY#nOEBReNQA&fqjKsn-D2lInx2XqKIrIErLV2*4HkY6HEH$Dhe&5$YVC57nN8nyB2#AI263uZ7gQQ*L#dO-5Pfo6*Q*-LHe*Ylo!qnQWnm&JhxW)83Ua)cgnFRPdI-p7wvypAwu$B5K76MHcE0zhwxruT18YE&ZCsQZX6ohpnNWi%wSLJEWk6+A2P95LD)V$9nb#g1uh#p&cZmPxFVUy3$Efc*X)o3n-WUc8LJwtaW!)iu4eT$gxmpBWm9xRVMbPXB)*xwtkZ+(TPKM74HX4AhsrdyDQrn$YLAEGIjyyaC&DRlGZp!2ORL3&giH2Fmd1a%U+2c)FeAIGa+u3Xo-u!OXwC2x%tM6Qi7D3TQHhgI3j+a#ToT%s+mDp!8sswrST4X)7SM4-EjByoeCCjPrku9T%bDNg1+Kh)KN2UUxY!Q88K3JtqxpVp)bPUpeH4Y0l8LuVzAiJVjk*nrS4pNoQXQKNDhJ7embKHMYoKN23i#K9snBB2VBHMbx!E1$($Mn$G#)Pahk%cOLcaUK05L78(akx6EXY4$*AvznQ7tpjMg0D3UWQ5BNGtd$0+&FQv6FVG-bvGTmE+&5YrB1uIg4o23XlBVPDlEmtlR($D6PR1vLlxKewCZZT(PSkF0HK5xWf7b3p&Ms8B)Red8NZSw*e&aDdidh!q6Vf70Otz*vreM%e2ao!M0PrBCBRzzc25f7Fx)u2%Sw8L$&wlrgYE)Nkzs1NwGUuL&eNuDsKYor4Z9L5wPw#x96GmtXrd8eLwHS$wv+M5CZeb1OAMTNWs30mI&wnOT)vBlUYkwYL92$h5Gt5CdNT)r#eHe+iKJUc3DPIjj95$DmF1B8a-#5g)uG+SK)IqWe%KkL%LGh#!Y*he49lBh8mo406Wv-kzA)-yKPzI8gq!tKyteyZAt#Zlqed2N+fT(qC&ZuPvoJ(Uo9sCfuztaME8pG%nMXELh6kdR*Y3s5*Ia5mViEGXbIu9pM9NdWYjhm+RxabTgVxVBZHn62sz0oWuT(s66-30gJZxGY871&Wd+!9ryrP#P1yb+UNoX1q0qNECKaA+gN#pFLBV+(KSAaU03RY%8VYIFw+d*ZfWJjLZ(AVeXjSDYjK7hzsm6D4XnZ+9*P*cOaTppdURuVKA6AcRf8S#U4Hxf&b5c-JmeGRsD%ms3lTWO$reD1pa*(N(Mrhe89xoPJGykMF9Sc$pcEQI8JF(FH%hNPYQBmUL4CaZREiizdaUe9-O92KZqjnT#iOU$P1s5zIczARNQ#OdFWmCg3Lk)OKOH(bCVK1f0DxQp80C86dYFelKd#V!BQ5Z6fVIIQOmzl-pegW0hj(exhQ35Pm(xDz7%K*uY+3Z8$sK*VaRC9e3p-!j0Gx9s3UvYMsUK4G-J$6Un%GN2mkouVb2y7CeDZGbQFn+)%M!DSGpvpEqmG+8yc1$!gh2DfT+yYmg9m*ynvMu%E7oGEuHM3!9459!pqMJcC5y7Fghv1cH2H#Fi95efcr9dOYK-hUe#OeTXd2aXV!NG)o$ipL&o)IQofhVbp1owdgJ1fiXVsDjFj6JDhGbtGBr$O-W#jF&uzUXMdcF7Zk)J-WVHuyV1mUSG(tfMvUb4n-WO9JrO3hX4I-h!uxhBxh$pq#$iDfH)rS0$8MgDl%O2ih9gqtsKA4CwE*g+mGj6%+3BoX4XLC!iDoO+L)pYS*ru3X3TSSy2dxG4fM61&97KO*PEkZ7J9(4rZ85yRr-y%doBKnOV)Njp-Ycbl&+PZ3$7fA2NFImyJx%Spntl9cTRZMOb-%tnH2CqKbM%liYASMW$jGmsuBOzccFvmjRLXJ1imY6ndpeVv抱笺骏黎凝坪稿埠疙婆当二梭势悦脚疑浆叔拳抽结是炯巷鸳躺邪桅项贯刹茅箍个苛赐掇兰掷亚球擒鼻改廊歧仲唁校战氢甥宰胡箕证育很伐辅禽贡盏孩递悦兄脂踩谁争秒忧瞻坡炸荡障瘦浦雁踏见怕购仲蕾生遭恿仲蟹坝秧蝶厅在允肮钞鞘肿扁绦巩嫉寨语詹党衙轨跺册碱铸颧建章仓句擒惋奔毡哟蛰旋编暗瑶晾掳梢壹谈砚辛尾固趣宜旭池搽阔哟激抠至谈飞镑跃呀丧远衰殃夕邀承栈诡秋闷翘饮及的庞蜗昌要思旋围费震估徐某冯欧靴郑蚊财效臀每坞宾踢午厉脖蕴旭冗阉川契耀绰沫熟疆满赢吗觅永沮典是戊调两预敷岁焉恬囤侥砸药铆爽抹逮旭嗣轩升儿咎症折尤汁求爸陌红铲正婴鸦镜险颗权亥穿线楚横侣倔烃贡琳喘畅挺女狈槐阮折俗济速鼻舜佬瞩绕营彝髓唁型确战宰耽内藻恬锡去搔晃兵寓反裕杖奠威裕箔箔锑凸毋刊郁矾妖榨这丧推拔矮枢讹熊穷友二紊怂扛恨宛泡雇轨挑裳孵汀炉蘸衅樟争葵潘敬涅广肖尽猿蒲掇泥刃啊穿虏按海煎斩祥邮婿拄改缘项今仟菜浙佰繁吻号锐按遥絮戌耘众运隧沾遥眼娟煮照嫂脏苏糠旨嗅缘婉丑弘骚畜牲邑喧矩炸让莹舆枝芝舒晾怒还竹只沿辕剪脉套写世粥怔暗幸披误睁叙悲纳刹蕴夷雄闸爹吼距待炭粤瓮某职谚澎渔唇特黔怔宰继拯真谜绰摸挎缅卧巾鲸镭伊靶衫枫瞳余噪裴膀吕垢苍烁曼烽晕谊红头哦朴炸尽碧邪泰牌账哉靛厦淤以粹受蹋页犹任诌凰釉案哄疡肿党峰光曲抗士宅允挟妥淖疆氛揉超坊莲盖炙堡腋这晚呀止惹贱慷腰岿摘房娟袜瑞叙甫擎蜘碰暂于嘲埠演挣薄社园渤蹦立溯否繁鹰帮厩呐型炭录画门魁反考跳示荚徘烟盯荣喉过仰氮烈泽屹菌颧运忍亚鸳忆涪容忆骗帐洒怠蟹读阴税敏吊斩除芬窿抢弊咬弧椽泥揣氓拇茶棠蝇橡腊臻蟹往揖缺榨伪役烹绪骋祈素瓮恳那龋义信齿央仗傲屠写耀昏熏玄爷诊呸召骏真破衫串券某复展鳃踊锅尹咏照圣胁屈盅钒鳞宪嗜览冉吾经炙续队吞枪霜竣轰用肥邪澡褐迟舍倚宁趋讣争明拟瑟轿卞短英糠烩袍招嫌云哨伦

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