【摘 要】
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近十年来,计算机图像分割在医学图像处理中起着越来越重要的作用。图像分割的目的在于帮助更好地理解感兴趣的对象区域,在疾病诊断和治疗、医学图像可视化以及计算机介入手术
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近十年来,计算机图像分割在医学图像处理中起着越来越重要的作用。图像分割的目的在于帮助更好地理解感兴趣的对象区域,在疾病诊断和治疗、医学图像可视化以及计算机介入手术等方面都有重要的意义。由于对象区域的多样性及图像质量的千差万别,应用传统的图像分割方法如边缘检测和阈值分割的方法来提取边界或划分不同的区域可能完全失败或必须在分割结果中通过后处理去除错分的或者是无效的对象边界。为了解决上述问题,可变形模型方法(deformable model)在医学图像分割中被广泛地研究和应用,成为一个热门课题。本文的目的就是通过采用可变形模型方法提取人体肝脏器官的边界轮廓,为下一步人体组织器官三维重建或特征提取奠定基础。 可变形模型按表达方式可分为参数可变形模型和几何可变形模型两类。水平集方法是几何活动模型的一种,它是处理二维或三维空间中封闭运动曲面随时间演化过程中,几何拓扑变化的有效的计算工具。本文首先对水平集的两种快速算法进行了研究,并针对基于水平集的C-V模型的应用进行了探讨。接着简要介绍了梯度矢量流模型,并把它应用于肝脏超声图像的分割。然后改进的C-V算法与梯度矢量流模型方法进行了详细的对比,得出了各自的优缺点。 最后采用目测检验和客观性评价两种方法对分割的结果进行了评价,得出本文的分割算法是可行的。
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