论文分割技术在医学影像处理中的应用是关于本文可作为医学影像方面的大学硕士与本科毕业论文医学影像论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要：随着移动医疗新技术的进步与创新,例如人工神经网络分割算法以及基于知识的分割算法等数字图像处理分割技术,已经被日益多元地应用于诸多领域.而随着模糊技术的发展完善,相关图像分割领域中对分割技术的研究日益广泛.图像分割的含义指的是通过了解几何形状、空间纹理、彩色以及灰度相关特征,进行图像的分割,分割的各个部分之间都是相互独立的.所分割形成的图像特征在同一区域有着共同点,不同区域特征就不同.简而言之,分割侧重点是定位目标,提取感兴趣的区域.
关键词：移动医疗；数字图像处理；图像分割；分割算法；模糊技术
作为图像识别中的一个不可缺少的部分,图像分割的效果对特征提取结果的准确性有着很大的联系.本文介绍了几种高效的肝脏CT图像分割方法,随后对涉及的方法进行了有效分割,确定了基于阈值的分割方法,并以此作为相关医学影像处理的关键.
1医学图像分割概述
单就临床应用而言,不难发现,在相关领域的医学研究中,图像分割技术即对初期二维图像的处理,以使其被分割为各种不同种类的区域,进而为医学研究工作提供便利.同时提取出所需要的区域,进而在分析定量、定性中起到铺垫的作用.对其的研究能够给医学研究以及临床诊疗带来指导性的意见.
医学图像分割涉及领域的领域较多,例如人工神经网络分割算法等,此外还有病理分析、临床诊断等方面,具体的应用介绍如下：
1）采用医学图像分割技术后,可以对人体组织器官、病变部分进行有效界定,同时判断其大小与范围.随后通过对相关部位的变化分析,研究和确定疾病属性,进而为后续的医疗工作提供帮助.
2）借助医学图像分割技术,相关图像可以被有效分解与理解,有助于图像相互之间的融合校准工作的进展.此外,还可以与其他技术相衔接,例如对心肺运动的跟踪、解剖组织的测量等.这有助于真实头颅模型、病变组织进行仿生再造等技术的推广与实现.
3）可用于B超引导下的手术,在影像的引导下优化外科手术方案的模拟和制定,对病灶精确定位,将理论上的手术方案变得真实可行,并对切片病理研究、药品疗效进行有效评估等.
4）分割图像所得到的结果能够是基于有用信息不丢失的时候,从而完成图像数据的压缩以及传输等操作,在很大程度上使得医院PACS系统中图像的运用得到了很大的增强,互联网与医疗读片相互远程连接从而对传输速度有着十分重大的作用.
因为医学图像的特点主要是围绕着复杂和变化多端,同时人体的各种表现方式而导致了不同的特征,此外在目前的医学影像相關的设备里面相关的应用成像技术以及医学图像里面所包含的噪声是很难阻止的,这样一来就容易导致图像中的目标物体会存在部分的边缘模糊的现象,从而给医学图像分割的实现造成了重大的限制.现在的很多是针对医学图像分割的技术,同时仍然不存在高效的理论知识.此外,由于理想化分割技术还难以实现,即便是研究人员能够随心所欲地分割相关图形,也很难将这种技术应用于实际领域中.在对评判分割的相关结果进行评判的过程中,评判准则依然没有实现统一化,现今的评判准则大都是根据具体的实际应用完成的.
图像分割方法的组成部分有：基于区域的分割方法,往往会选择利用均匀性原则,以实现对不同区域图形图像的均衡化识别.而基于边界的则更加注重图像中存在的边界线,一般以性质差异大、区域相对模糊发分界线为主要处理对象.
从现有的区域分割方法看,图形图像的区域性质各有不同,甚至于灰度、纹理有着十分密切的关系,彼此间是互相均匀的,根据相关的区域分割方法从而在生长方面是十分具有区域性甚至于是区域分裂的.所以通过这些方法甚至于图像灰度值的这些分别独立的关系,从而造成了这些内容之间优势的最大问题就是噪声方面不是很敏感.然而这些方法在很多的时候都会引发出图像分割现象十分恶劣的结果,此外分割的结果的运用场合中应该要充分地结合试点位置,同时以相关分割区域或图形的性质位置等进行分割法的选择,最终保证分割的连续有效.
经过边界分割方法处理后的图像,是具有梯度信息的图像.通过这类信息能够有效完成对边界的测定和确定,为下一步的工作提供便利.与此同时这里面的相关算法是能够涵盖局部微分算子.这些方法建立了与已处理像素之间独立的关系,然而其中存在两个弱势,一是其对噪声的敏感程度较高；而是边缘像素值连续性的问题.这些问题的解决与处理还需要相关技术的辅助与支持.一旦现有问题没有得到及时的解决,就容易出现不连续边界的问题,这会极大影响图像的处理,进而干扰医生的判断.鉴于此,要想获得意想不到的分割效果,在实际工作中需要边界分割方法与区域分割的有机结合.
2医学图像分割技术的分类
大部分的模糊分割技术逐渐地出现.图像分割里面关于模糊技术的应用可以概括为这个技术与现今所有的分割技术都是能够完全相互结合起来的,同时还能够出现了FCM、知识的分割等许多的新兴的分割技术.这些技术应用于实际领域,已经取得了初步的成效.除了以上两者之外,新近的集成模糊分割技术还包括模糊闭值、模糊边缘检测技术,这类技术均是由相关的分割技术或图形图像处理方法演变而来的,具有很强的时代性、针对性和适用性.多种多样分割方式的层出不穷,是我国医学图线处理分割取得进步的重要体现,对实际的医疗工作有着莫大的帮助.而随着医学图像分割技术的再发展、再创新,其在医学研究、医疗工作中的地位还将不断加强.
2.1基于统计学的方法
该方法是以图像中全部像素点灰度值为处理核心的,通过对相关对象的模型和,使之成为一种概率上的随机变量.关于图像的观察具体的公式如下所示：
G等于φ（H（F））ON （1）
公式里面的F具体指的是实际景物,其中的H指的是涂污,而φ的含义代表的是非线换,N代表的是噪声,O代表的是噪声加入的方式.从公式（1）中可以看出,由F获得G是唯一的,反之由G获得F是无解的.分割图像必须要保证正确,如果基于统计学角度,则可以得出这样的结论：概率的最大值能够作为图形图像有机呈现的重要依据.Markov随机场是相关统计学分析中最为基础、最为常见的一种处理方式.作为统计学的代表,Markov能够有效呈现出条件概率,并不受场中点性质、位置等的影响.与此同时,借助Markov还可以实现对点的基本信息、相互位置信息的表达.Gibbs和Markov两类函数是Markov统计中使用较多的,前者能够表达出势函数,从而促使条件概率的确定,后者则可以展现图像像素之间的关系.由此,相关图像的处理与统计建立了有机联系,通过数学模型的转化,达到了使图像精准化、专业化、清晰化的特点,大大有利于医疗从业者的分析.
总结:本论文主要论述了医学影像论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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