文档介绍：要摘处理和分析领域的基础性经典难题。本论文以基于模糊聚类的医学图像分割方法为研究重点,详细地分析了其原理和发展现状。论文的主要工作和创新点包括:窖枷穹指罘椒ü槟煞掷辔;阢兄档姆指罴际酢⒒诒呓绲姆指罴术、基于区域特性的分割技术和结合特定理论工具的分割技术四类,并运用其中部分算法对窖枷窠辛耸笛椤攵源车哪:司劾嗨惴嘲粜圆畹娜钡悖岢隽艘恢纸岷螹机场的改进的模糊核聚类图像分割算法。模糊核聚类方法不考虑图像像素与其邻域内其它像素的相关性,因而对噪声非常敏感。利用空间约束场对模糊核聚类算法施加空间约束,可有效性增强算法的鲁棒性。在窖枷穹指实验中,对脑白质、脑灰质和脑脊液的分割实验结果表明,本文算法比改进前显岢隽艘恢肿远掷嗟募尤:齝均值图像分割算法。传统的加权模糊均算法惴的分类数需要由人工确定。为了提高算法的自动化程度,本文提出采用基于直方图平滑的峰点检测方法来自动确定分类数和初始化聚类中心,然后再利用算法分割图像,以此来实现算法的自动分类。经五十余幅图像的分割实验,表明本文算法能够自动地确定图像的分类数,可对算法进行初始化,从而在保证分割质量的前提下提高了分割的自动化程关键词:图像分割,模糊稻劾啵马尔可夫随机场,自动分类医学图像分割在医学影像分析中正在发挥着日益重要的作用,它是医学图像著地降低了误分率。度。
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聱月搠,『年西北工业大学业学位论文知识产权声明书西北工业大学学位论文原创性声明加年的知识产权单位属于西北工业大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究魉〉玫某晒>∥宜#闹幸丫⒚饕玫哪谌果,不包含本人或其他已申请学位或其他用途使用过的成果。对本文的研究做出重要贡本人·学位论文与资料若有不实,愿意承担一纠相关的法律责任。本人完全了解学校有关保护知识产权的规定,即:研究生在校攻读学位期间沦文工作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段保存和汇编本学位论文。唰时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的义章一律注明作者单位为西北工业大学。保密论文待解密后适用本声明。学位论文作者签名和致谢的地方外,本沦文不包含任何其他个人或集体己经公开发表或撰写过的研究成献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。学位论文作者签名:
第一章绪论§医学图像分割意义§医学图像分割研究的特点来越显著,医学图像分割就成为医学图像分析领域的一个挑战性的研究课题——在过去的四十年间,图像分割【吭谝窖С上裰幸丫⒒恿巳找嬷匾5淖饔茫广泛地应用于医学研究的各个领域中。随着医学成像在临床诊断和治疗的作用越在计算机的辅助下,从、以及其他模式医学影像中提取有关解剖结构的有用诊断信息。尽管现代成像设备提供了对内部解剖结构的精细的观察,但使用计算机技术对内部解剖结构进行精确而有效的量化和分析在目前仍然是有限的。医学图像分割可以提取出准确的、可重复的、量化的病理生理数据,满足不同的生物医学研究和临床应用的需要。医学图像分割的目的是通过提取描述对象的特征,把感兴趣对象从周围环境中分离出来,分析和计算分割对象的解剖、病理、生理、物理等方面的信息。医学图像分割是对医学图像进行对象提取、定量分析、重建、体积显示、配准等处理的一个必不可少的步骤。医学图像分割对医学应用方面的意义可以归纳为以下龇矫鎇:袢〔±硇畔ⅰL峁┯泄亟馄式峁埂⒉≡睢⒉∏椤⒃硕刃畔ⅲA俅舱锒稀饬刻卣鞑问6愿鞲鼋馄式峁菇屑负蔚摹⑽锢淼摹⒉±淼摹⑼臣频奶卣鞑数的测量,建立解剖结构的信息数据库;袢〗馄释计仔畔ⅰNR窖枷竦亟ā允尽⑴渥肌⑷诤稀⒖墒踊ㄎ桓行巳さ那颉H范ń馄式峁沟奈恢谩⑿巫础⒎植记颍7派渲瘟啤⒒学治疗、超声治疗、穿刺、外科手术、计算机辅助手术、图像导引手术等治疗方案定位目标。此外在//图像数据中对目标区域进行快速准确地定位;芾硗枷裥畔ⅰM枷穹指詈螅鞲銮蚍置鳎梢远运墙腥∩幔氐愎刈那些目标区域。还可以在不丢失有用信息的前提下进行图像数据的压缩,便于存不同的医学成像模式具有不同的成像特征,并且由于噪声、场偏移效应、局病理分析、治疗效果评估提供依据;计算机辅助手术、人体虚拟显示系统和虚拟环境提供原始数据;档、检索和传输。西北阂荡笱妒垦宦畚第一章绪论
§医学图像常见分割任务攵源殴舱裢枷竦姆指睢S捎诤舜殴舱裢枷窬哂懈叻直媛省⒏咝旁氡群统錾ǖ部体效应等的影响,使获取的医学图像不可避免地具有模糊、不均匀性等特点。此外,人体的解剖组织结构和形状很复杂,而且个体之间有相当大的差别。因此,医学图像分割是一