基于多agent系统的医学图像进化分割算法的研究

摘要

在进行医学图像分析时,很多研究对象(如大脑、心脏等)在图像中并没有明显的边界,属于自然纹理图像,不同组织间也没有清晰的分界线,在这种情况下,图像分割的任务非常困难.本文基于多Agent思想提出了进化分割算法.该算法将Agent设计为具有4种行为的计算实体,它驻留在医学图像的二维网格中,利用先验知识指导其行为的演化.通过在人脑核磁共振(magnetic resonance,MR)图像分割和异常脑细胞的识别实验,与最大似然(maximum likelihood,ML)分割和构形梯度平方残差(conjugate gradient square,CGS)分割比较,本文的方法更适合临床.