基于直方图梯度计算的T2加权脑部MR图像自动分割

医学图像的分割技术及其新进展3楚存坤,李月卿,王昌元(泰山医学院,山东泰安　271000)关键词:医学图像分割;图像分割评价中图分类号:R319　文献标识码:A　文章编号:100427115(2007)0420315203 近几年,计算机断层成像(Computed T omo2 graphy,CT),核磁共振成像(Magnetic Res onance I m2 age,MR I),超声成像(ultras ound i m age,USI)等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中,其目的是全面而精确地获得病人的各种数据,为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。

只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来,才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。

目前,医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。

图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分,使得每一部分都符合某种一致性的要求[1]。

1　医学图像分割技术的发展111　传统图像处理领域中的医学图像分割技术11111　基于阈值的方法阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法,它是一种PR(并行区域)法。

阈值法的过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。

把灰度值大于阈值的所有像素归为一类,小于阈值的所有像素归为另一类。

阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。

此分割法通常是交互式的。

因为阈值法能够实现实时操作,所以它更能够建立在用户视觉估计的基础上。

阈值法一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。

其主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。

另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。

针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。

人脑MRI影像的分割与标注方法研究一、前言人脑MRI影像的分割与标注是医学影像分析领域中的一个重要研究方向，其意义在于为医疗诊断、治疗和研究提供了有力的基础支持。

本文将介绍目前人脑MRI影像分割与标注的主要方法和技术，并分析其优缺点和未来发展方向。

二、人脑MRI影像分割方法1. 基于阈值分割的方法基于阈值分割的方法是将人脑MRI影像转化为二值图像，通过设置不同的阈值进行分割。

这种方法简单快速，但是对于复杂的影像难以处理，分割精度较低，特别是在边缘处容易出现欠分割或者过分割等情况。

2. 基于区域生长和分水岭的方法基于区域生长和分水岭的方法是通过对相邻像素之间的相似度进行计算，将相似度高的像素组成一类，从而实现图像分割的目的。

这种方法可以有效克服基于阈值分割的方法中欠分割或者过分割等问题，但是在处理噪声较多和影像特征不明显的影像时存在困难。

3. 基于边缘检测的方法基于边缘检测的方法是通过计算图像像素点的梯度值进行边缘检测，整合边缘检测结果，从而得到分割图像。

这种方法可以有效的减少噪声的干扰，但是边缘浮动和断裂等问题也会导致分割结果不准确。

4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法利用人工智能技术，通过大量样本的训练，建立分割模型。

这种方法可以在一定程度上提高分割精度，但是需要大量的数据和计算资源。

5. 基于卷积神经网络的方法基于卷积神经网络的方法是利用深度学习技术，将大量人脑MRI影像样本输入到深度神经网络中，通过神经网络自动学习影像特征进行分割。

这种方法可以有效提高分割精度，但是需要大量的训练数据和计算资源。

三、人脑MRI影像标注方法1. 手动标注法手动标注法是一种需要专业医生对影像进行解读和标注的方法，标注精度较高。

但是手动标注过程繁琐耗时，而且标注结果可能存在主观性，经常需要多个医生复核才能得到客观准确的标注。

2. 自动标注法自动标注法是利用计算机视觉和图像处理技术，为人脑MRI影像自动标注出不同脑元素的区域。

医疗影像处理中的脑部分割技术随着计算机科学和医疗技术的不断发展，医疗影像处理在临床诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。

脑部分割技术作为医疗影像处理的重要应用之一，能够对脑部影像进行分割和定量分析，提供临床医生和研究人员准确的解剖结构信息，帮助诊断和治疗。

本文将介绍脑部分割技术的原理、方法和应用。

一、脑部分割技术的原理脑部分割技术是指将脑部影像分割为不同的结构或组织区域的过程。

根据影像的特点和分割的目标，脑部分割技术可以采用多种方法。

其中，常用的方法包括基于阈值的分割、区域生长法、边缘检测法和基于机器学习的分割。

基于阈值的分割是最简单常用的方法之一。

它基于图像中灰度值的不同，将图像分割为多个区域。

此法适用于影像中不同组织结构具有不同的密度和灰度值的情况。

区域生长法是基于种子点的生长过程。

从种子点开始，逐渐生长连接到相邻像素，并且满足一定灰度值条件的区域。

这种方法适用于图像中组织结构边界清晰的情况。

边缘检测法是基于图像中边缘信息的分割方法。

利用图像中灰度值的变化，检测出不同组织结构之间的边缘，并将其分割为不同区域。

这种方法适用于图像中组织结构边界明显的情况。

基于机器学习的分割是目前较为先进和常用的方法之一。

通过训练样本建立分类模型，对图像中每个像素进行分类，将其分割为不同的区域。

这种方法适用于图像中结构边界不明显的情况。

二、脑部分割技术的方法脑部分割技术的方法多种多样，根据不同的需求和具体情况选择适合的方法非常重要。

下面将介绍几种常用的脑部分割技术方法。

1. 基于体素的分割方法基于体素的分割方法是将脑部影像划分为立体体素网格，根据每个体素的特征进行分类和分割。

这种方法适用于大量数据的处理，能够准确地划分不同的脑部结构。

2. 基于曲面的分割方法基于曲面的分割方法是将脑部影像转化为曲面模型，根据曲面的形状和几何特征进行分割。

这种方法适用于需要精确描述脑部各个结构边界的情况。

3. 基于纹理的分割方法基于纹理的分割方法是根据脑部影像中组织结构的纹理特征进行分割。

中国医学影像学杂志 2024年 第32卷 第4期 生殖泌尿影像学∙论著348深度学习计算T2加权像磁共振前列腺体积：与椭球公式比较倪鑫淼，杨瑞，陈志远，刘修恒*武汉大学人民医院泌尿外科，湖北 武汉 430060；*通信作者 刘修恒 【基金项目】湖北省重点研发计划项目（2020BCB051）【摘要】目的 研究和实现利用深度学习计算T2加权像MR 的前列腺体积，并与椭球公式计算的前列腺体积进行比较。

资料与方法 回顾性收集2019年10月—2022年2月武汉大学人民医院经病理确诊的180例前列腺增生和251例前列腺癌患者的T2加权像MR 图像及诊断报告，根据诊断报告使用椭球公式计算每例患者的前列腺体积，使用U-Net 模型的变体对所收集MR 图像上的前列腺进行分割，利用公式前列腺体积=对（前列腺像素数目×每个像素的大小×层厚）进行求和，获得深度学习计算的前列腺体积。

比较深度学习和椭球公式计算的前列腺体积差异和一致性。

结果 Bland-Altman 分析显示，在前列腺增生和前列腺癌患者中，深度学习和椭球公式计算的前列腺体积具有较高的一致性，仅5%和6.37%的数据位于95%置信区间外。

前列腺增生组用两种方法计算的前列腺体积的一致性高于前列腺癌组（ICC =0.803、0.686）。

两种方法计算的前列腺体积在两组间差异有统计学意义（Z =-10.742、-12.706，P <0.05），深度学习计算的前列腺体积更大。

结论 深度学习在计算前列腺体积方面与椭球公式保持一致，利用深度学习计算MR 前列腺体积具有广阔的前景，但还需进一步改进。

【关键词】前列腺增生；前列腺肿瘤；深度学习；磁共振成像；前列腺分割；前列腺体积；椭球公式 【中图分类号】R737.25；R697+.32；R445.2 【DOI 】10.3969/j.issn.1005-5185.2024.04.009Deep Learning for Calculation of the Prostate Volume in T2-Weighted MR Images: Comparison with Pro-late Ellipsoid FormulaNI Xinmiao, YANG Rui, CHEN Zhiyuan, LIU Xiuheng *Department of Urology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan 430060, China; *Address Correspondence to: LIU Xiuheng; 【Abstract 】Purpose To investigate and implement the utilization of deep learning for calculating the prostate volume in T2-weighted MR images, and to compare it with the prostate volume calculated using the prolate ellipsoid formula. Materials and Methods T2-weighted MR images and diagnostic reports of 180 patients pathologically confirmed benign prostatic hyperplasia and 251 patients with pathologically confirmed prostate cancer in Renmin Hospital of Wuhan University were collected from October 2019 to February 2022. The prostate volume was calculated for each patient based on the diagnostic report using the prolate ellipsoid formula. The prostate was segmented using a U-Net-based deep learning model. The formula, prostate volume=sum (number of pixels in the prostate × size of each pixel × thickness), was used to obtain the prostate volume calculated using deep learning. The difference and consistency between the prostate volume calculated using deep learning and the prolate ellipsoid formula were compared. Results Bland-Alteman analysis revealed that the prostate volume calculated using the two methods in benign prostatic hyperplasia and prostate cancer showed high consistency, with only 5% and 6.37% of the data, respectively, falling outside the 95% confidence interval. Prostate volume consistency was higher in benign prostatic hyperplasia than in prostate cancer (ICC =0.803, 0.686). There was a significant difference in prostate volume calculated by the two methods in both groups (Z =-10.742, -12.706, P <0.05), with a larger prostate volume calculated using deep learning. Conclusion Deep learning remains consistent with the prolate ellipsoid formula in calculating prostate volume. Therefore, utilizing deep learning for calculating MR prostate volume holds vast prospects, but further improvement is needed.【Key words 】Prostatic hyperplasia; Prostatic neoplasms; Deep learning; Magnetic resonance imaging; Prostate segmentation; Prostate volume; Prolate ellipsoid formulaChinese Journal of Medical Imaging, 2024, 32 (4): 348-352, 357前列腺体积在前列腺疾病的诊断和治疗中发挥重要作用。

freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍-回复freesurfer是一种用于处理和分析结构磁共振成像（MRI）数据的开源软件套件。

其主要用于脑部解剖学的自动分析和体积建模，可以提供高质量的脑结构分割结果。

本文将详细介绍freesurfer的结构MRI成像分割输出结果。

一、freesurfer简介freesurfer是一种被广泛应用于神经科学和神经心理学研究领域的工具，旨在提供用于分割、配准和定量化脑部结构的自动化解决方案。

它采用了先进的计算机视觉和模式识别技术，可以对原始MRI数据进行预处理、分割、三维重建和表面重建等操作，从而得到高质量的脑部结构分割结果。

二、freesurfer的MRI分割输出结果1. 脑皮层分区freesurfer通过将大脑表面分为许多小块来进行脑皮层分区。

它根据脑结构的比较形成了一个标准的解剖学模型，通过将该模型与个体的MRI数据配准，可以精确地将每个区域分配给其对应的脑区。

这些分区包括双侧的额叶、颞叶、顶叶、枕叶等，每个分区还可进一步细分为不同的子区域。

2. 亚表面结构分割除了对脑皮层进行分区，freesurfer还能够分割出一些重要的亚表面结构，如海马体、丘脑、杏仁核、下丘脑等。

这些亚表面结构在研究诸如记忆和情绪等功能时非常重要。

3. 体积计算freesurfer可以计算脑部和亚表面结构的体积，这对于研究疾病诊断和治疗、脑发育和老化等方面非常有用。

通过对MRI数据进行分割和体积计算，可定量评估脑结构的大小和形状，从而识别脑区异常和相关的病理变化。

4. 表面渲染和可视化freesurfer利用分割结果生成三维脑表面模型，并将其与MRI数据进行对齐，从而实现脑结构的可视化。

这种表面渲染技术可以让用户直观地查看和分析脑的结构、病变位置以及表面模型的形状变化。

5. 对比和统计分析除了生成单个主题的分割结果，freesurfer还可用于对比组别、性别、年龄等因素之间的脑结构差异进行统计分析。

t2加权成像原理T2加权成像原理T2加权成像是一种常用的磁共振成像（MRI）技术，它通过改变脉冲序列和参数来改变图像的对比度和灰度，从而提供丰富的解剖和病理信息。

本文将介绍T2加权成像的原理和应用。

T2加权成像的原理是基于水分子自旋运动和磁场不均匀性的影响。

在MRI中，通过在患者体内施加强大的恒定磁场后，应用射频脉冲来激发体内的水分子自旋。

在激发后，水分子的自旋会在磁场梯度的作用下重新分布，这个过程称为演化。

T2加权成像利用了水分子自旋演化的特点来获得图像信息。

在T2加权成像中，使用了特殊的脉冲序列和参数来增加T2时常的对比度。

T2时常是指水分子自旋演化至自旋矢量长度衰减到初始值的时间。

当水分子自旋的T2时常较长时，对应的组织在图像中呈现较高的信号强度，而当T2时常较短时，对应的组织在图像中呈现较低的信号强度。

T2加权成像的应用非常广泛。

在脑部成像中，T2加权成像可以帮助医生观察脑组织中的异常信号，如肿瘤、炎症和出血等。

在脊柱成像中，T2加权成像可以显示椎间盘退变、脊柱肿瘤和脊髓疾病等。

在关节成像中，T2加权成像可以检测软骨损伤、滑膜炎和关节积液等。

此外，T2加权成像还可以用于观察心脏、肝脏、肾脏和骨骼等器官的病变。

T2加权成像的优势在于它可以提供丰富的解剖和病理信息，同时具有较高的空间分辨率和对比度。

然而，T2加权成像也有一些限制。

例如，T2加权成像对移动物体比较敏感，患者在进行成像时需要保持静止。

此外，T2加权成像还受到局部磁场不均匀性和噪声的影响，可能导致图像质量下降。

T2加权成像是一种常用的MRI技术，通过改变脉冲序列和参数来改变图像的对比度和灰度，从而提供丰富的解剖和病理信息。

T2加权成像在医学诊断中具有广泛的应用，可以帮助医生观察和诊断多种疾病。

然而，T2加权成像也存在一些限制，需要在临床应用中注意。

通过进一步研究和改进，T2加权成像技术有望在医学领域发挥更大的作用。

freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍-回复freesurfer是一个常用的结构核磁共振成像（MRI）数据分析软件，用于对人脑结构进行自动分割和三维重建。

它提供了一种非常便捷的方式来解析和研究人脑的不同区域，使研究者能够更好地理解大脑的结构和功能，并在神经科学研究、临床诊断和治疗中发挥重要作用。

本文将详细介绍freesurfer对结构MRI数据进行分割的输出结果。

首先，让我们了解一下freesurfer的基本工作原理。

freesurfer通过对脑MRI数据进行图像预处理、脑体积分割、皮层重建和皮层厚度估计等步骤来实现大脑结构的自动分割。

这些步骤基于大量的统计模型和先验知识，结合灵活的参数设置，可以在不同的个体之间进行准确的结构分割。

freesurfer的输出结果主要包括三个方面：皮层分区结果、皮层厚度估计和亚cortical体积测量。

接下来，我们将逐一介绍这些结果。

1. 皮层分区结果：freesurfer可以将大脑皮层划分成数百个区域，每个区域代表不同的功能和解剖学特征。

这些区域的边界由freesurfer根据大脑的形态学特征自动分割出来，并以三维模型的形式进行可视化展示。

这样，研究者可以根据需要选择特定的区域进行分析，从而研究不同功能区之间的关系。

2. 皮层厚度估计：皮层厚度是描述大脑皮层结构的一个重要参数，与许多神经功能和疾病研究相关。

freesurfer可以通过对MRI数据进行分析，得出每个皮层区域的厚度估计值。

这些厚度值可以用来比较不同个体之间的差异，或者在纵向研究中跟踪同一人体的变化。

此外，freesurfer还可以计算出各个皮层区域的厚度地图，以可视化的方式显示不同区域的厚度差异。

3. 亚cortical体积测量：除了皮层分区和厚度估计外，freesurfer还可以测量大脑亚皮层结构的体积。

亚皮层结构涵盖了脑的一部分，如海马体、边缘系统、基底节等。

freesurfer根据MRI数据的亮度和纹理特征，自动测量这些区域的体积，并提供统计分析结果。

图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。

对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。

医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。

图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。

阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。

本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法，然后通过MATLAB 程序实现，最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。

关键词：图像分割；阈值选择;边缘检测；目录1.概述 (4)2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4)2.1.阈值分割原理 (4)2.1.1．手动（全局）阈值分割 (5)2.1.2．迭代算法阈值分割 (6)2.1.3．大津算法阈值分割 (6)2.2.边缘检测原理 (6)2.2.1．roberts算子边缘检测 (7)2.2.2．prewitt算子边缘检测 (7)2.2.3．sobel算子边缘检测 (7)2.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (8)2.2.5．canny算子边缘检测 (8)3.设计方案 (9)4.实验过程 (10)4.1.阈值分割 (12)4.1.1．手动（全局）阈值分割 (12)4.1.2．迭代算法阈值分割 (12)4.1.3．大津算法阈值分割 (12)4.2.边缘检测 (13)4.2.1．roberts算子边缘检测 (13)4.2.2．prewitt算子边缘检测 (13)4.2.3．sobel算子边缘检测 (13)4.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (13)4.2.5．canny算子边缘检测 (14)5.试验结果及分析 (14)5.1．实验结果 (14)5.1.1．手动（全局）阈值分割 (14)5.1.2．迭代算法阈值分割 (17)5.1.3．大津算法阈值分割 (18)5.1.4．roberts算子边缘检测 (19)5.1.5．prewitt算子边缘检测 (20)5.1.6．sobel算子边缘检测 (21)5.1.7．高斯laplacian算子边缘检测 (22)5.1.8．canny算子边缘检测 (23)5.2. 实验结果分析和总结 (24)参考文献 (24)1.概述图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。