文档介绍：基于偏微分方程和图论方法的医学图像分割研究摘要随着科技、经济水平的进步和国家对公共健康事业的不断重视,医学影像检查已经逐渐普及。通过计算机自动提取医学影像中精确、可重复的医学信息,近年来,随着偏微分方程方法和图论的引入,在图像分割、图像复原、图像增强等方面都取得了一些进展。本文分别对基于偏微分方程的图像分割算法从减小算法复杂度及提高分割精度的角度,提出了两种改进型几何活动轮廓模基于模糊稻劾嗟耐几钏惴ú⑶沂迪止侵琢鯩分割。具体工作如下:岢隽艘恢肿酆咸荻刃畔⒌亩嘞郈甐P汀O喽杂谠级嘞郈够一定程度上解决背景不均匀的分割问题;二是能够在完全避免水平集演化中岢隽艘恢纸岷锨蛲臣坪筒獾叵咧鞫轮廓的改进模型。首先分布信息的曲线演化速度,并与P拖嘟岷稀J笛榻峁っ髟谛碌脑际项作用下,改进模型可以有效改善P捅呓缧孤兜娜钡悖本哂辛己的抗噪性能。最后,由分割结果得到了完整的三维膝关节骨骼模型;捎谕枷穹指钪械钠⒎址匠谭椒ㄊ褂锰荻认陆盗鹘心芰亢淖小化,而这种能量函数优化方法极易陷入局部最优解。因此,本文实现了一种能够进行全局最优化的图割方法,并使用模糊稻劾喽允菰际罱懈关键词:水平集计算机辅助诊断辅助医生做出诊断是完全必要的。医学影像处理与分析作为一门新兴的交叉学科,正是针对这一医学上的需求而发展。而医学图像分割作为其中最基础也是最关键的一个分支,有着十分重要的理论意义和应用价值。中的几何主动轮廓模型和基于图论的图像分割算法中的图割算法进行了研究,型,并在模拟图像及膝关节医学图像中验证了改进模型的有效性,最后提出了模型,本模型主要有两点改进:一是通过加入图像的梯度信息,使得水平集能的重新初始化的情况下,使得水平集函数在零水平集的附近保持为一个有符号的距离函数;通过在演化过程中计算目标和背景之间概率分布的嗬耄玫酵像的全局相似信息。接着在泛函求导和变分水平集的框架下,构造出基于区域进,最后利用改进算法对骨肿瘤计算机辅助诊断系统中的骨肿瘤分割进行了初步的研究。医学图像分割偏微分方程图割
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插图清单图分割过程中嗬氡浠!图膝关节骨骼模型,包括股骨、胫骨、髌骨和腓骨⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图不同初始曲线下,膝关节胫骨的分割结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图骨肿瘤计算机辅助诊断流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图三种特殊的曲线演化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图三维常速流⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图平均曲率演化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图多相模型下的水平集表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图补偿能量作用下分段初始水平集的演化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图膝关节图像分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图人工图像分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图膝关节晒欠指睢图一套共张膝关节指罱峁械拧图各算法与手动分割结果比较。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图颈动脉超声波图像分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图模拟/真实图片实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图水平集函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图三维平均曲率流⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图网络’⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图图像域的划分⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图分割结果对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图脑部指疃员取图胫骨指睢痶网络图口/历网络图模拟图实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图模拟图实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..枷穹指罱峁图骨肿瘤分割结果
表格清单表分割质量评价结果对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表图割与偏微分方程方法之间的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一表分割质量评价结果对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
节学位敝作警名:喜地馨签字日期:办习年畜张郛靴磐独创性声明学位论文版权使用授权书签字日期:,悻弓月弓工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。金家等本学位论文作者完全了解金ā恍┨糜泄乇A簟⑹褂醚宦畚牡墓娑ǎ腥ūA舨⑾蚬家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权金Ⅱ墨王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手本人声明所呈交的学位论文是