医学感兴趣区域图像分割方法及系统研究

摘要

医学影像感兴趣区域分割是计算机医疗辅助检测的一个关键技术步骤，C T切片肺组织分割和胶囊内窥镜胃肠道病灶分割是较常见的医学影像辅助技术步骤，对医学影像的后续分析有着重要意义。
　　本论文针对肺组织图像分割和胶囊内窥镜胃肠道病灶分割进行了系统研究，具体工作和主要成果包括：
　　1.提出一种结合区域生长与随机游走的CT肺组织图像分割方法。首先釆用引导滤波器对图像去噪并进行二值化处理以避免噪声对后续处理步骤的影响，然后采用区域生长法提取胸腔，随机游走算法分割肺区域，最后填充空洞、肺区域曲率校正以提高分割准确度。实验结果表明，该方法能够包括足够的胸膜结节区，且改善了弥漫区的分割效果。
　　2.提出一种基于视觉显著性活动轮廓模型的胃肠道图像分割方法。首先基于视觉显著性，采用显著性检测方法选取胶囊内窥镜图像病灶初始分割区域，然后二值化处理并对检测出的病灶初始区域进行形态学运算，从而提高内窥镜病灶区域初始曲线位置的准确性，最后利用活动轮廓模型对初始胃肠道病灶区域进一步分割。实验结果表明，该方法对病灶区域定位效果较好，且能够较准确的收敛病灶区域的凹凸边界区域。
　　3.基于以上工作基础，设计并实现了医学感兴趣区域的图像分割系统，系统包括本文两种方法及其他经典分割算法。

目录

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作及章节安排

2 基于区域生长与随机游走结合的肺组织图像分割方法

2.1 区域生长法

2.2 随机游走算法

2.3 基于区域生长与随机游走相结合的肺组织图像分割方法

2.4 本章小结

3 基于视觉显著性的活动轮廓的内窥镜胃肠道图像分割方法

3.1 视觉显著性方法研究

3.2 基于显著性的活动轮廓模型的内窥镜胃肠道图像分割方法

3.3 本章小结

4 系统与实现

4.1 系统模块框架

4.2 系统实现

4.3 系统运行环境

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 研究展望

致谢

参考文献

附录