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一种提取数字减影图像血管边界方法的研究
随着数字技术的不断发展,数字减影血管造影技术(DSA)成为血管疾病诊断特别是介入治疗不可缺少的检查手段.如何准确提取DSA血管边缘对于血管管径的测量具有重要的意义.针对DSA血管图像的特点,本文利用数字减影标准测试体模得到体模血管胶片图像,图像经数字扫描仪扫描后输入计算机.通过研究体模血管胶片图像的付氏变换特性,提出了利用血管灰度分布曲线的半值全宽为阈值的区域生长算法提取血管边界的新方法,在对临床图像的处理中取得了良好的效果,并为进一步测量血管管径创造了便利条件.
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基于三维冠状动脉CTA图像的半自动血管分割方法
目的 从患者胸腔部位的计算机断层血管造影(computed tomography angiongraphy,CTA)图像中分离出冠状动脉血管,并实现三维的可视化,以便医生对由冠状动脉病变引起的心血管疾病进行诊断和治疗.方法 在传统区域生长的基础上提出一种半自动的血管分割方法.首先采用基于灰度值的主动脉预生长,然后进行基于自适应阈值的冠状动脉生长,后进行后期处理,得到终分割结果.结果 通过这种半自动的区域生长得到的结果,在三维上进行可视化后能够较清晰地判断出血管的粗细、形状、狭窄等情况,且得到的模型也可用于后期的相关计算.结论 基于传统区域生长算法的半自动血管分割方法提高了冠状动脉分割的适应性和有效性,能更好地对冠状动脉CTA图像进分割提取.
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一种从胸HRCT图像序列分割肺的自动化方法
提出了一种从胸部高分辨率CT图像序列中由粗到细分割肺组织的自动化方法.首先基于结构连续性的分割策略,采用阈值法和数学形态学分割出粗略的肺实质,再用区域生长法去掉气管,后通过滚球法弥合肺边缘的裂缝及缺口.对6个数据集(共1720层图像)的分割结果成功率均在90%以上,每层分割时间小于6s,相似度分析表明自动与手工分割结果吻合良好,并能较好地保留细节.
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一种基于参数自适应的CT图像肺气道树分割方法
肺CT图像气道树分割对于肺呼吸功能测定和疾病诊断具有重要意义,但图像噪声和部分容积效应的影响会造成气管分割的泄漏,难于分割出微小的气管.本文利用肺气道树的解剖结构信息,对肺气道树进行分段处理,并提出一种分割参数自适应的方法,动态调整各气管段的分割参数.实验表明,该方法能提高分割的速度和精度,并有效防止泄漏.
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结合水平集和区域生长的脑MR图像分割
本文提出了结合改进的水平集和区域生长方法实现脑MR图像分割,并根据不同组织成像特征和组织结构特点采用不同算法分割进行了探索.主要步骤:首先用改进的水平集算法实现图像中骨组织和脑脊液(CSF)的提取;然后,依据直方图确定脑灰质(GM)、脑白质(WM)的近似灰度值,自动定位种子点后进行区域生长,实现脑灰质和脑白质的分离.实验结果表明,该方法充分利用了脑MR图像中的区域信息和边界信息,与传统单一算法分割脑MR图像相比,具有更强的鲁棒性和准确性.
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基于区域生长的图像分割研究进展
图像分割是图像处理与图像分析的基础步骤,主要难点是图像分割的不适定性.区域生长法算法简单,计算速度较快,是一种运用广泛的图像分割技术.本文根据当前主要的基于区域生长的分割模型,讨论了区域生长法中的种子点自动选取、相似性判断准则、适用情况及其改进方向,并对区域生长技术的发展进行了展望.
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基于双重边缘检测和区域生长的大脑皮层分割算法
目的 设计一种数字人脑切片图像自动分割算法,以实现对大脑皮层的准确分割.方法 采用RGB空间彩色边缘检测与Canny算子边缘检测,联合种子点自动选择的区域生长算法,提取并分割大脑皮层,并与手工分割结果进行对比分析.结果 自动分割的大脑皮层边缘完整、清晰、平滑,与手工分割结果的吻合度较高.结论采用该方法可较为准确地分割数字人脑切片图像中的大脑皮层.
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基于磁共振图像的人体膝关节三维模型的建立
目的:建立人体膝关节三维模型,作为膝关节内部运动和受力分析的基础.方法:以磁共振图像作为数据源,通过域值法对图像进行预处理,并利用区域生长法进行图像分割,进而通过空间插值建立活体膝关节模型.结果:该方法建立的模型不仅包含股骨和胫骨骨端,而且包括了半月板和骨端软骨等软组织,更加符合膝关节内部的真实解剖结构.此外,该模型可以被导入有限元分析平台并用于股胫接触面的受力分析.结论:本方法适用于磁共振图像的膝关节模型建立,重建效果可以通过改变图像分割和空间插值的算法得以改善.
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基于改进自生成神经网络的皮肤镜黑色素细胞瘤图像分割
针对皮肤镜黑色素细胞瘤图像,提出一种基于自生成神经网络(self-generating neural net-work,SGNN)的自动分割算法.算法首先采用区域生长的方法将图像进行粗分割;然后将每一个子区域看作一个叶节点,根据节点之间的相邻关系定义连接规则;后采用SGNN对这些节点进行聚类.完成黑色素细胞瘤图像的分割.本文方法克服了传统SGNN算法对样本训练顺序敏感的缺陷,提高了效率,实验结果表明,该方法能够自适应确定聚类数目并准确分割黑色素细胞瘤图像.
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颅内出血CT图像血块的分割算法
运用计算机图像处理技术辅助诊断颅内出血疾病对于精确计算出血量有着重要的意义.出血块的位置和形式的多样性给血块的自动识别带来困难.针对颅内出血CT图像颅骨与出血块相接的情况,设计了一个集边缘检测、区域生长、阈值分割于一体的出血块识别算法,并通过计算机模拟实验实现了出血部位的识别与自动分割,为出血量的定量计算奠定基础.并对若干颅骨与血块相接情况的颅内出血CT图像进行测试,测试结果显示了该算法的有效性和鲁棒性.
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一种数字人脑部切片图像分割新方法
目的 提出一种人脑切片图像自动分割算法,以克服现有的方法对大量人工参与的依赖.方法 针对人脑切片图像的特征,提出一种基于区域生长的灰度直方图阈值化分割算法.首先通过区域生长过程对图像进行初始的粗分割,再用直方图阈值化方法进行二次细分割提取目标区域.结果 采用此方法准确有效地分割出了大脑白质和大脑皮质.结论 此算法结合切片图像的全局信息和局部信息应用于分割,是一种比较好的分割方法.
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舌尖红及舌尖瘀点分析方法的研究
舌尖红及舌尖瘀点分析是中医舌诊客观化研究的重要内容.在舌尖红分析部分,运用佳阈值迭代算法使舌质跟舌苔分离,在HSI色彩空间对舌质及舌尖部分进行分析,判断舌尖红.对于舌尖瘀点,在运用数字图像处理技术初步的处理之后,主要通过区域生长方法对其进行研究.该文提出的舌尖红及舌尖瘀点的分析方法,可用于提取舌象特征信息,辅助推断中医证型,实验结果表明有效.
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基于层次化子块生长的肝脏血管模型提取
肝内血管模型的提取是实施肝脏分段和手术模拟的重要基础,为此提出基于竞争策略的三维层次化子块生长肝脏血管提取算法.由用户选择待分割的目标种子点和周围其他组织的种子点,算法自动根据种子点邻域子块的灰度值分布计算生长准则,各种子点根据生长准则进行子块生长,同时算法引入竞争策略处理目标种子点和其他种子点的生长竞争,以该子块的均值与种子点均值的差异小选择生长种子点,以抑制目标区域的过生长.该算法对肝脏CT图像进行血管分割测试,结果表明能有效地提取出三维血管.
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一种基于CT图像的肝肿瘤组合分割法
目的 研究如何对医学CT图像中的肝肿瘤进行分割.方法 采用一种结合二值化处理、区域生长法、边界分割法的组合分割方法.对CT网像进行降噪和边缘锐化.对26张不同的CT图像七的肝肿瘤作了分割操作,验证该方法的可行性.结果 该方法能将所研究的肝肿瘤从CT图像中准确地分割出来,同时对于轮廓清晰、与周围组织粘连少的肝部CT肿瘤图像分割较好.大部分能够实现理想分割,但仍有少数的分割效果与实际相差较远.结论该方法对一般的肝肿瘤的分割具有一定的有效性.但对其他肿瘤,特别是与周罔粘连较多的肿瘤的分割还具有一定的局限性.
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基于CT图像提取人体组织边界建立的有限元模型
为提高有限元方法应用于医学领域的准确度,有必要建立含有人体组织器官真实结构信息的有限元模型.文章提出了一种基于人体CT图像提取组织器官边界,并根据提取到的真实边界进一步建立二维有限元模型的方法.利用该方法终可建立含有真实结构信息的人体有限元模型.经过对医院实际CT图像的测试,结果证实,该方法简单、快捷、适应性强,为基于医学图像的有限元分析奠定了良好基础.
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基于区域生长超声图像分割血管边界反映血管病变
背景:通过分析超声血管图像能反映血管的病变情况.目的:采用区域生长理论对超声图像进行图像分割,分析边界点的相对位移.方法:先对视频图像分帧,将动态图像转换为静态图像,采用Gabor滤波、自适应直方图量化去除超声图像噪声,然后运用区域生长法对图像做分割,接着通过开闭运算、sobel算子检测图像边界,后提取出两条血管边界.结果与结论:通过Gabor滤波、区域生长法等手段,得到了比较好的分割结果.区域生长法在处理速度上满足了实时性要求,具有一定的通用性.并且通过分析边界点的相对位移曲线,一定程度上反映血管的病变.
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基于视频的舌下微循环血流灌注自动评价方法
目的微循环灌注的评价结果为早期发现脓毒症微循环改变提供了重要依据，基于血管分割得到的功能性毛细血管密度能够有效反映微血管灌注情况。方法首先，通过预处理操作改善图像的质量，增强血管与背景的对比度；其次利用自适应局部阈值法对图像进行初次分割，得到大致的血管区域；后，通过后处理环节去除伪影并连接血管片段，根据终血管分割结果计算功能性毛细血管密度。结果经过实际采集的舌下微循环血管数据的验证，上述方法与AVA软件测量结果的吻合率达到92%以上。结论上述方法可以快速准确地实现舌下微循环血流灌注的自动化评价，具有较强的临床应用价值。
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基于区域生长分割的三维心腔重建
阐述了在心内导管手术前,利用胸腔的CT序列断层图像,经一系列处理后,重建心腔三维模型的过程.首先对序列胸腔的CT图像进行降噪和增强等预处理;然后将其堆砌成体数据,根据血液的灰度特性,将其作为三维区域生长的判断准则提取心腔的数据;后,通过表面重建的方法重建三维心腔模型.
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CT机器人伽玛刀中基于三维区域生长算法的剂量快速搜索计算研究
提出基于区域生长算法的伽玛刀剂量快速搜索计算能够自动搜索出剂量计算范围,在满足计算要求的前提下,使需要计算剂量的点达到少,从而降低了剂量计算的时间与空间复杂度.
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土三七相关肝窦阻塞综合征的计算机断层扫描图像定量测定方法
目的 探讨基于阈值和区域生长的测量法在土三七相关肝窦阻塞综合征(SOS)患者CT检查图像中测量肝脏病变体积的可行性.方法 纳入2012年7月至2015年1月于安徽医科大学第一附属医院被诊断为SOS且具有完整CT检查图像的20例患者.分别采用立体点测量法与基于阈值和区域生长的测量法测量肝脏低密度区域体积,而后比较两种方法所测病变体积和操作时间.统计学方法采用配对t检验和Bland-Altman检验.结果 立体点测量法与基于阈值和区域生长的测量法所测定的肝脏病变体积分别为(1.001±0.327)和(1.045±0.363) dm3,差异无统计学意义(P＞0.05).两种测量法之间的一致性较好.基于阈值和区域生长的测量法的操作时间为(597.55±52.86)s(短为500 s),短于立体点测量法的(1 251.60±105.88)s(短为1 075 s),差异有统计学意义(t=32.808,P＜0.01).结论 基于阈值和区域生长的测量法所测得的SOS患者病变肝脏体积与立体点测量方法无明显差异,而且操作时间更短.
