基于Snake模型的医学图像分割研究

摘要

医学图像分割是指从医学图像中提取出医生感兴趣的目标，以便进行临床诊断和医学研究。医学图像分割的速度和准确性对医生进行诊断有直接影响，由于医学图像具有模糊和不均匀等特点，加之受到图像噪声、成像质量等多方面的影响．传统的图像分割方法很难获得满意的分割效果。本文对多种改进的Snake算法进行研究后，将基于梯度向量流的主动轮廓方法（GVF Snake）作为本文的分割方案，并对算法的具体实现进行了讨论。最后以OpenCV为平台实现算法，并对分割的结果进行了评估。