基于模型的医学图像分割研究

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1、硕士学位论文基于模型的医学图像分割研究StudyofMedicalImageSegmentationBasedonModel作者：唐子淑导师：刘杰北京交通大学2014年3月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作

2、者签名：赢亏淑导师签名：签字f：t期：2孵年弓月弓lFI、J—L训u4-八签字日期：圳降咿多日中图分类号：TP391．41UDC：学校代码：10004密级：公开北京交通大学硕士学位论文基于模型的医学图像分割研究StudyofMedicalImageSegmentationBasedonModel作者姓名：唐子淑导师姓名：刘杰学位类别：工学学科专业：生物医学工程学号：11120527职称：教授学位级别：硕士研究方向：图像处理与分析北京交通大学2014年3月致谢本论文的工作是在我的导师刘杰教授的悉心指导

3、下完成的，刘杰教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢刘杰老师对我的关心和指导。刘杰教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助，在此向刘杰老师表示衷心的谢意。在实验室工作及撰写论文期间，别术林、姜昕等同学对我论文中的研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。另外也感谢我的父母、亲朋以及师兄师姐，父母的理解和给予的无私帮助，亲朋好友给予我热情的关怀，师兄师姐对我学习工作上的指导，使我能够在学校专心完成我的学业。j匕立交通太

4、堂亟±堂焦途童摘蔓摘要图像分割是图像处理和分析的重要组成部分，其目的是将图像中感兴趣的目标提取出来，使其尽可能地接近真实的结构，从而为后续的图像分析提供可靠的依据。由于医学图像组织结构复杂，形状的不规则性，灰度差异小等特点，使用传统的分割方法往往难以达到理想的分割效果。本文主要研究基于主动轮廓模型的医学图像分割，该模型适用于图像处理、计算机视觉等众多领域。本文首先对现有的图像分割方法进行了比较全面的综述，并分析其优缺点，介绍了主动轮廓模型和水平集方法。由于传统的Chan—Vese模型存在计算量大、分

5、割速度慢的问题，根据医学图像自身特点，本文提出了一种基于水平集改进的分割算法。在图像全局信息的基础，E，引入局部信息，减少了曲线演化过程中迭代次数，提高了分割速度。将二维图像分割扩展到对医学图像序列的半自动分割，利用相邻图像之问的相似性，将当前的分割结果作为下一幅图像的初始轮廓，降低了人工选取初始轮廓曲线的随机性，提高了分割效率。在MATLAB平台上实现了相关算法，实验结果验证了改进算法的可靠性和准确性，本文提出的方法能够快速、准确地提取目标物体，是一种较为理想的医学图像分割方法。关键词：医学图像分

6、割；水平集；主动轮廓模型；Chan．Vese模型分类号：TP391．41jE瘟交道太堂亟±堂位论塞△旦墨!B△￡!ABSTRACTImagesegmentationis柚importantpartofimageprocessingandimageanalysis．thepurposeistoextracttheregionofinterestintheimage,andmakeitbeclosetoanatomicalstmctllre．SOastoprovidethereliablebasisfo

7、rthesubsequentimageanalysis．Thestructureofmedicalimageorganizationiscomplex，andmedicalimagehasthecharacteristicsofirregularshapeandheterogeneity,itisdifficulttoachievetheidealsegmentationusingthetraditionalmethods．Thisarticlestudiesmedicalimagesegmenta

8、tionbasedonactivecontourmodel，themodelCanbeusedinmanyfieldssuchasimageprocessing，computervision．Inthisarticle，wefirstlyreviewtheexistingimagesegmentationmethods，andanalyzetheiradvantagesanddisadvantages．Thenactivecontourmodelandlevelset