基于医学图像的水平集三维分割算法的研究与实现

admin · 发表于昨天 22:48

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医学影像技术的迅速发展极大地推动了现代医学的进步。目前，计算机断层成像（CT）、核磁共振成像(MRI)、超声等医学影像技术已被广泛地应用于临床诊断和治疗。针对医学图像中感兴趣区域的分割，并结合可视化技术进行三维显示，可以使医生对人体病变部位观察更直观、更清晰，提高诊断的正确率。然而目前一次CT扫描可以产生几百甚至上千张切片，数据量巨大，如何更好更快地从大量的医学图像中提取最重要、最感兴趣的病变区域的信息已经成为目前医学图像领域主要研究热点课题。论文以脊柱CT图像为例，针对感兴趣区域的分割提取及成像，对多种图像分割的方法进行研究，包括：阈值法、区域增长法以及水平集(Level Set)算法等。提出了两种医学图像三维分割方法：(1).给出了基于阈值融合水平集三维分割方法。该方法是对所选用水平集算法进行改进，主要使该算法的适用范围由二维扩展到三维医学图像数据，并与阈值法相结合的自动分割方法。该算法可以较好地保证分割结果的准确性，但其耗时较长。(2).提出了基于控制顶点的交互式水平集三维分割算法。该算法采用快速步进法(Fast Marching)获取二维分割区域，优化轮廓边界，利用Bezier曲线构造轮廓曲线，利用直线数值微分算法（Digital Differential Analyzer，DDA）提取轮廓像素；进一步引入扫描线种子填充思想，实现医学图像的三维快速分割。该算法可以保证分割结果的准确性，并且分割速度较快，耗时较短。本论文成功地将上述两种分割方法应用于实际脊柱CT图像的三维分割，并实现了分割对象的三维可视化显示。经过图像分割和三维绘制，可以获得脊柱部分三维结构的准确数据，这些数据应用于临床中，可以为医生的诊断和术前手术规划提供准确依据，从而提高诊断精度以及减少手术风险。

基于医学图像的水平集三维分割算法的研究与实现

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