文档介绍：探究医学超声图像分割技术以及发展方向本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 【摘要】:在对医学的超声图像特性进行分析的基础上,分别对医学的超声图像进行了分割方法的介绍及评价,并对其发展的方向、趋势进行了简单的探讨。而三维的超声图像分割技术正快速发展着,其在医学诊断的过程中可以帮助医生更好的分析、诊断病情。图像的分割技术占据了医学超声图像的定性、定量分析领域中十分重要的地位,预计在今后的几年三维超声图像分割技术将成为医学超声图像分割技术的主力军,对病情的分析、诊断起到直接影响作用。【关键词】:医学;图像分割技术;方向 1引言超声成像因其独特的无损性、实时性及廉价性,在医学方面有着广泛的应用。但是由于其固有的声学特征,因而得到的原始图像噪声大、对比度低、成像质量差的问题,需要对原始的超声图像进行分割,图像分割的关键在于能够准确地从图像中提取出有用的信息,保证医学系统的可靠性。目前主要图像分割方法可分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。基于区域的分割方法,依赖于图像的空间局部特征,如灰度、纹理及其它像素统计特性的均匀性等。典型的基于区域的分割方法有区域生长、区域分裂以及两种相结合的方法等。由于图像分割技术是医学超声图像的定量、定性分析的重要环节,将直接影响到后续的分析、处理和重建工作。为了改善了分割质量,提高分割的精度,使得分割的效果更好的反映特定器官或病灶的特征。该文研究了一种基于区域生长的改进算法,通过改进种子点的选择和改进生长方法,提高了分割效率和精度,最后利用数学形态学的开运算对生长结果进行修正,去除区域生长后的小孔状噪声,得到了良好的分割效果。 2传统的图像分割技术传统医学超声图像的分割技术主要有两类:一类是以边缘检测为基础的方法,一类是以区域生长为基础的方法。通常为了能够取得更好的分割效果,在实际的应用中,往往将这两种方法结合在一起使用。以边缘检测为基础的方法以边缘检测为基础进行分割的方法,是根据图像的像素特征进行检测,由于其局部特征具有突变性、不连续性,由此可以描绘出几条边界,最后将图像分割成为几个不同的区域。因此,选出一个基础点作为检测点,根据检测点以及检测点的相邻点检测的象素作为特征值,再根据其检测值来获得不同区域间的边界。但是,有时根据图像的像素进行边界描绘时,由于相邻点的像素检测的信息并不匹配,使得描绘的图像边界不完整、封闭,故无法成功将图像进行区域分割。这时,为了勾画出有意义的图像边界,对于那些间断不连续的边缘点就要采用一定的算法将其连接起来。此外,有较大噪声音的图像会有一定误差,主要体现在图像边缘的真实性上,这一点对以边缘检测为基础的分割方法的结果影响极大,尤其是在医学超声图像的分割上,因此,这个问题亟需得到解决。以区域