一种基于mri图像的脑肿瘤组合分割法

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1、一种基于MRI图像的脑肿瘤组合分割法摘要：从模糊的MRI脑肿瘤的图像中准确找出肿瘤，供医学临床使用。分别采用了2种分割方法：一种是改进的阈值方法，即在进行最大方差阈值法之前首先采用手动阈值法；另一种是采用圆形结构元素作为种子的形态学分割方法。这2种方法均实现了从低对比度MRI脑图像提取目标的要求。灵活使用阈值法和形态学分割方法与医学图像中，具有一定的临床实用价值。关键词：医学图像分割；阈值分割；形态学分割；MRI中图分类号：TN919-34；TP391文献标识码：A文章编号：1004-373X(2011)24-0110-03BrainTumorCom

2、binationSegmentationMethodBasedonMRIImagesWANGLi1,ZhuRen-jiang2,FanSi-qiang2,SANGLin-qiongl(1.ThirdMilitaryMedicalUniversity,Chongqing400038,China;2.ChongqingNormalUniversity,Chongqing400070,China)Abstract：TofindtumorsfromtheblurredMRIbraintumorimagesaccuratelyformedicalclinic,

3、twosegmentationmethodsareadopted.Oneistheimprovedthresholdmethod:themanualthresholdmethodisusedbeforetheimplementationofmaximumvariancethresholdmethod.Anotheristhemorphologicalsegmentationmethodwhichtakesacircularstructureelementastheseed.Bothofthemcanmeettherequirementofextrac

4、tingthetumortargetfromthelow-contrastMRIbrainimages.Theflexibleapplicationofthresholdmethodandmorphologicalsegmentationmethodtothemedicalimageshasacertainclinicalvalue.Keywords：medicalimagesegmentation;thresholdsegmentation;morphologicalsegmentation;MRI收稿日期：2011-07-13基金项目：国家自然科

5、学基金资助项目(61008059)；重庆市教委项目(KJ110618)0引言医学图像处理的主要研宄方向有图像分割、图像配准、结构分析、运动分析等，而其中医学图像分割的研宄具有更重要的意义［1］。结构分析、运动分析、三维可视化等后续操作，以及图像引导手术、肿瘤放射治疗、治疗评估等应用研宄都假设以对图像做了准确分割，或者说都是以图像分割为基础的。医学图像分割是正常组织和病变组织的三维重建、定量分析等后续操作的基础，也是临床医学应用的瓶颈，分割的准确性对医生判断疾病的真实情况并做出正确的诊断计划至关重要［2-3］。目前由于医学影像设备成像技术上的特点，使得

6、医学图像存在一定的噪声，图像中目标物体部分边缘不清晰，使得医学图像的分割比较困难［4］。本文以人的脑磁共振图片为研宄对象，通过Matlab自编程序，进行脑肿瘤分割。1图像分割处理1.1非线性平滑处理由于磁共振图像在采集过程中，有脉冲干扰，因此图像具有较强的噪声。为了消除这些噪声，选用非线性平滑中值滤波预处理图片。中值滤波是一种去除噪声的非线性处理方法。其基本思想是把数字图像中一点的值用该店的一个领域中各点值的中值代替。其定义为:一数组xl,x2/"，xn，把n个数按值的大小顺序排列于下:xil

7、xin+12,n为奇数12[xin+12+xin+12]xi（n2+l）,n为偶数式中y称为序列xl,x2、…，xn的中值。中值滤波器是一个含有奇数个像素的滑动窗口，窗口正中间那个像素的值用窗口内各像素值的中值代替。设序列为{xi,iei}，I为自然数集合或子集，窗口长度为n，则滤波器输出为：y=med{xi}=med{xi—u,…,xi,."，xi+u}式中，旧I;u=（n一1）/2。1.2全局阈值分割一般图像分割是基于图像二值化的基础上进行的，其目的可以减少图像的灰度分布范围，简化运算，提高分割的速度。但是本例图片比较特殊，脑部的头骨是高密度，灰

8、度值高，处于亮区域，而感兴趣的区域（肿瘤）的灰度是软组织，灰度值低，处于暗区域。肿瘤周围的软组织，灰度值也比