種改進(jìn)分水嶺算法的mri腦腫瘤圖像分割-研究碩士研究生開題報告-展示頁
2025-01-27 23:02本頁面
【正文】 [13]魯向，蘆勤，羅述謙。 （4）沒有一個完善的評價系統(tǒng)。 （2）由于MRI圖像的數(shù)據(jù)量極大和算法本身的限制，分割速度慢，實時性較差?；バ畔⒆畲髸r的閾值為最優(yōu)值。但該方法在分割過程中梯度谷底閾值不能自適應(yīng)調(diào)整。文獻(xiàn)[14]提出了一種基于形態(tài)學(xué)優(yōu)化和區(qū)域合并的分水嶺分割算法，采用簡單的區(qū)域灰度均值對分水嶺變換后的圖像進(jìn)行有效的合并，該算法有效地解決了分割問題，但對內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分割效果不明顯。針對這一問題的改進(jìn)方法主要有： （1）在分水嶺分割之前，對圖像進(jìn)行濾波[5,6,7]，或限定允許分割的數(shù)目[8] (2)通過對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記限定分割區(qū)域[9]，然后再進(jìn)行分水嶺分割 （3）在分水嶺分割之后，采用相應(yīng)的合并準(zhǔn)則進(jìn)行區(qū)域合并[10,11]目前越來越多的基于分水嶺分割的方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域。直接應(yīng)用分水嶺算法在MRI圖像中，很容易產(chǎn)生過分割現(xiàn)象。分水嶺算法運算簡單[4]、計算速度快、對微弱邊緣敏感。目前，分水嶺算法一般是采用模擬浸水法的原理實現(xiàn)的。它的基本思想是在每個盆地的最低處打一個小孔，使水慢慢均勻地侵入每個盆地，當(dāng)水快要淹沒盆地使兩個盆地的水匯合時，就在這兩個盆地之間修建堤壩，這樣直到所有的盆地被水淹沒，這時所有的分水嶺都修建成堤壩，即完成圖像分割。分水嶺的形成主要采用兩種原理。它主要是從圖像中提取那些性質(zhì)（灰度值或者圖像紋理等）一致的目標(biāo)區(qū)域，實現(xiàn)圖像分割，所以可以認(rèn)為是一種基于區(qū)域的分割方法。有基于異常檢測的分割方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、基于圖割的分割方法、基于圖譜的分割方法，多譜MR圖像分割方法等。該類方法是利用不同區(qū)域間特性不連續(xù)的特點，主要是可形變模型的方法。這類方法是根據(jù)同一目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素相似的特點，有閾值法、K均值聚類方法、模糊C均值聚類方法、基于高斯混合模型的方法、基于Markov隨機場的方法、基于形態(tài)學(xué)分水嶺的分割方法和區(qū)域生長的方法等。以上這些特點給腦腫瘤圖像的分割帶來了很大的困難。（3）顱內(nèi)病變的空間占位、形狀和大小不確定，不同軟組織之間或病變組織與軟組織之間的灰度分布不均，密度分布有混疊，邊界比較模糊。這是由于MR腦腫瘤圖像的復(fù)雜性所決定的。因此，研究腦腫瘤的自動分割技術(shù)非常重要。此外，它在制定手術(shù)計劃、手術(shù)導(dǎo)航、放療計劃、病人跟蹤系統(tǒng)、病理的研究與分析、腫瘤模型和圖譜的建立，三維可視化成像等方面也有著重要的意義。 核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）技術(shù)以其非介入性、非損傷性、多角度多參數(shù)成像、高度的軟組織分辨能力、無骨偽影等優(yōu)勢，成為腦部疾病臨床診斷和治療的主要成像方式。 山東中醫(yī)藥大學(xué)研究生處選題依據(jù)（包括選題目的、意義及所選課題目前國內(nèi)外研究的動態(tài)、水平等，并附主要參考文獻(xiàn)及出處） 選題目的及意義 腦腫瘤的發(fā)病率較高，%，%[1]。（不能打印表后粘貼），字跡
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