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泉源:UCS63娱乐网2015-12-03 17:42

择要:

1弁言 1.1研讨配景和意义 盘算机技能以及盘算机断层扫描技能(Computed Tomography, CT)、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)等影像技能的开展,使得医学图像处置范畴获得了肯定的停顿,

1弁言


1.1研讨配景和意义
盘算机技能以及盘算机断层扫描技能(Computed Tomography, CT)、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)等影像技能的开展,使得医学图像处置范畴获得了肯定的停顿,尤其在图像联系、图像配准、活动剖析以及图像引导手术等方面取得了宏大的提高,与此同时医学影像技能也逐步成为现在疾病诊断与医治的紧张手腕之一,它为临床医学的理论与使用提供了须要的根据。图像联系在实践生存中有着普遍的使用,如遥感图像和医学图像的剖析、平安监督、产业主动化等范畴,不论是迷信研讨任务者照旧工程师都不断高度注重对图像联系技能的研讨和使用,现在为止曾经提出了上百种的联系算法,但是这些研讨效果次要是针对某一范例图像或许某一详细的使用实例停止处置的,针对差别的图像使用,没有一个通用并且无效的联系办法。医学图像联系是医学图像处置和剖析的要害技能,不只是图像配准、图像重修及可视化、手术参与式导航等技能的根底,也为临床构造病变提供盘算机辅佐诊断根据。在医学图像联系范畴中,固然已有多种联系算法,但是没有一种广泛实用于种种医学图像的联系办法。医学图像本身的庞大性,使得基于偏微分方程的图像处置技能成为图像处置研讨范畴中的热门,数值盘算办法使得偏微分方程在求解时具有较好的波动性,而且可以满意准确的图像联系需求。医学图像联系后果需求尽能够地保存感兴味地区的信息,尽能够地靠近真实剖解构造,有利于大夫和专家对剖解构造或许病变部位停止察看与剖析。普通来说,完全手动的联系办法能满意医学上的临床需求,但是费时费力,通常接纳由用户到场交互的盘算机处置办法,这种半主动交互式联系办法是现在实践使用中最受存眷的,随着图像处置办法研讨的深化,怎样构建无效的主动联系算法将是将来研讨任务的重点之一。
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1.2国际外研讨近况
在临床使用中,为了到达医学诊断和医治的目标,需求辨认和剖析图像中的感兴味地区,而且需求将它们从图像中别离出来。图像联系是把给定图像分红各具特性的地区并提取出感兴味的目的地区的进程和技能。由于医学影像技能不时开展和创新,现在已有成千上百种联系算法被提出,从联系的方式来分次要有完全手工联系、半主动联系和主动联系[1]。晚期的图像联系普通是由人工完成,这种办法方便、复杂,但是联系质量完全依赖联系者的经历和先验知识,具有肯定的随机性,且十分耗时。随着盘算机技能的遍及与敏捷开展,半主动联系技能失掉了鼎力开展,它是将联系者的先验知识与盘算机弱小的数据处置才能联合起来,完成对医学图像处置的交互操纵,半主动联系办法大大增加了人工要素的影响,而且具有联系精度高、联系速率快等长处,但是由于联系者的参与操纵,使得这种办法在肯定水平上也依赖人工处置。完全主动联系是将图像联系的任务全部交给盘算机来停止处置,运用盘算机主动来完成先验知识的输出与图像数据的处置,整个联系进程不需求人工停止干涉,省时省力,且能到达联系精度要求,是现在图像联系技能研讨的热门之一。晚期的图像联系算法次要分为基于界限的联系办法和基于地区的联系办法两大类。基于界限的联系办法普通是应用图像的边沿、梯度信息来确定目的界限,次要有一阶差分算子和二阶算子,如一阶算子中的Sobel算子、Robert算子等,二阶算子中的Laplacian算子等[2],这类联系办法实用于对梯度分明的图像停止处置,而图像边沿含糊或许受噪声搅扰时,接纳该办法容易发生假界限或不延续的界限,影响联系精度;基于地区的联系办法次要依赖图像空间特性,如灰度信息、纹理及其他范例统计信息等,典范的办法有阈值联系、聚类、地区生长等,该类办法基于图像的全局信息,因而对噪声不敏感,鲁棒性好,但是联系质量的优劣每每与某些条件的选取亲密相干,每每这些限定条件的选择成为联系的要害。
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2图像联系原理及办法


2.1图像联系原理
医学图像中每每包括着临床所关怀的有效地区或研讨工具,为了进一步的剖析,就必需将这些地区或研讨工具别离出来,医学图像联系在医学工程中有着普遍的使用,它不只能为临床中疾病的诊断和医治提供牢靠的根据,并且还能为医学图像配准、三维重修、医学图像发掘等提供须要的数据处置任务。图像联系可经过聚集的观点来停止数学描绘:假定聚集/表现图像的整个地区,P可以当作是相邻像素聚集上的逻辑谓词,图像联系便是依照给定的束缚条件将图像分红一些互不堆叠的非空子集,这些非空子集对应的是图像中的各个联系地区,全部子集的并集则是给定的待联系图像。将这些联系地区辨别表现为R,,R2,R,……图像联系的界说需满意下列条件: 在图2-1中,给定的每个条件都有着差别的界说以及限定:(1)完全性,表现每个像素作为最小单元停止联系失掉各个差别的子地区,一切联系出来的子地区(即非空聚集)能构成一整副图像;(2)互不堆叠性,指出了联系后的非空子集是互相之间没有交集,图像中的每个像素只能属于某一个子集,即联系出来的各个子地区之间是不堆叠的;(3)连通性,标明统一联系地区中的图像像素可以构成一个连通地区,在空间上是互相连通的;(4)分歧性,阐明联系出来的差别子地区应该具有区别于其他地区的一些配合特性,即统一个子地区中的像素具有肯定类似性;(5)差别性,指出了联系出来的差别子地区之间应该具有一些各自差别的特性。
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2.2图像联系办法
图像联系相干实际的研讨多年來不断遭到人们的高度注重,随着盘算机技能的飞速开展和数学实际的美满,图像处置范畴中呈现了少量的图像联系办法,现在为止图像联系范畴没有通用的实际和办法,同时由于图像每每有灰度不均勾、内容庞大等特点,承一的图像联系办法不克不及获得称心的联系结果。现在的图像联系算法分为以下几类:基于阈值的联系办法、基于边沿检测的联系办法、基于地区的联系办法以及基于特定实际的联系办法等。阈值联系算法是实践使用中最罕见的图像联系办法之一,它可以无效地将目的地区从配景中提取出来,尤其对灰度级较少且灰度差别分明的图像实用。阈值指的是用于区分目的与配景的灰度值,对图像停止阔值联系便是给定一个适宜的灰度阈值,该阈值的选取十分要害,然后将图像中各个像素的灰度值都与这个设定的阈值做比拟,并将相应的图像像素分别到差别的图像地区中。阈值联系假定统一个地区内的图像像素间的灰度值相近,但是差别图像地区中的像素在灰度上有着肯定的差别,在灰度图像的直方图上每每体现为差别目的和配景对应着差别的峰值。假如图像中只要目的和配景两类,则只需求选取一个阈值,称为单阈值联系,此时阈值应该位于峰谷处,将各个差别的峰离开,阈值r的选取如图2-2所示。当图像中有多个配景和目的,则需求选取多个阈值将各个目的联系出来,称为多阈值法。
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3自动表面模子和程度集办法....... 16
3.1 自动表面模子.

...... 16
3.1.1参数自动表面模子....... 16
3.1.2多少自动表面模子....... 19
3.2 程度集办法....... 20
3.2.1曲线演化实际....... 20
3.2.2程度集办法 .......22
3.3 本章小结....... 25
4算法完成及后果剖析....... 26
4.1 传统 Chan-Vese 模子....... 26
4.2 Chan-Vese模子的改良....... 29
4.3 实行后果及剖析....... 35
4.3.1 二维图像联系实行后果及剖析....... 35
4.3.2图像序列联系实行后果及剖析....... 40
4.4 本章小结....... 43
5 总结与瞻望.......44
5.1 总结....... 44
5.2 瞻望....... 44


4算法完成及后果剖析


4.1传统Chan-Vese模子
Mumford-Shah模子(MS模子)是一个比拟完满的模子,但在详细的求解中存在较浩劫度,因而很多学者提出了简化的Mumford-Shah模子,此中一种是由Chan和Vese提出的基于简化MS模子和程度集办法联合的Chan-Vese模子。Chan-Vese模子(CV模子)是一种经典的自动表面模子,它基于曲线演化和程度集办法,将自动表面线直接表达为程度集函数的零程度集方式,应用图像的全局信息,经过最优化能量泛函失掉联系后果。在上式中,z>wzWe(C)是闭合表面曲线C的外部地区Q,,oMtoWe(C:)是闭合表面曲线C的内部地区Q,,此中外部地区和内部地区CI,构成了整个图像地区,传统的Chan-Vese模子基于图像全局信息,没有包括地区界限的部分特性,对场景庞大的图像很敏感,存在盘算量大且容易越过图像界限的缺陷。为了充沛应用图像的地区和界限信息,在全局信息的根底上,引入图像梯度信息和表面曲线的图像部分信息,借助演化曲线来提取图像部分信息,再依据图像部分信息来停止能量函数的权重调理,依据演化表面线的地位来确定部分范畴图像信息,既增强对边沿的检测,增加曲线表里部地区不平均的负面影响,使其精确中止在目的界限处,又使得联系工夫增加,进步了联系服从。


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结论


随着盘算机迷信技能和医学影像技能的开展,医学图像处置与剖析技能失掉了疾速的开展,极大地进步了医学诊断与医治程度。借助盘算机技能对医学图像停止处置,特殊是对临床中人体构造、器官或病灶等感兴味目的地区的联系提取、三维重修及可视化,可以更好地辅佐大夫或研讨职员停止下一步的任务,进而可以极大进步医疗诊断与医治的精确性和及时性。本文针对医学图像的特点,对现在已有的图像联系办法停止研讨,提出了一种基于CV模子的医学图像联系算法,实行后果标明该算法能无效提取目的地区,获得了较为抱负的联系后果。本文的次要任务如下:
(1)引见了图像联系的研讨配景、意义以及国际外研讨近况,剖析了常用的图像联系办法,重点论述了一些相干算法的研讨近况及存在的缺陷。
(2)论述了基于程度集的图像联系及其相干实际,此中重点论述了Chan-Vese模子及其优缺陷,基于程度集的图像联系算法广泛盘算量大,引入图像部分信息,引见了改良的CV模子图像联系算法及完成进程,对实行后果停止剖析,验证了算法的无效性。
(3)将二维图像的联系扩展为对医学图像序列的联系,应用Matlab软件完成相干算法,实行后果标明改良算法获得了较称心的联系结果。
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参考文献(略)

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