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医学图像处理中的分割技术研究与应用一、概述医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，它的基本任务是对从医学影像中获取的图像信息进行分析、处理和识别。
其中医学图像分割技术是医学影像分析中的重要分支，它可以将医学图像中的不同结构或组织分离出来，并形成具有特定标记的区域，从而为医学诊断和治疗提供有力支持。
本文将围绕医学图像处理中的分割技术展开讨论，探讨其研究现状、技术原理、算法优劣以及在实际应用中的案例。
二、研究现状目前，医学图像分割技术主要用于医学影像诊断、手术规划、肿瘤治疗等领域。
其中，肿瘤分割是应用较为广泛的领域之一，通过对医学影像中的肿瘤组织进行划分，可以实现肿瘤的量化分析和精确定位，为医生的治疗方案提供依据。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络（CNN）等模型在医学图像分割中得到越来越广泛的应用。
以CNN为代表的深度学习模型可以通过学习医学图像中显著特征，提高图像分割的精确性和效率。
此外，基于超像素的分割算法、区域生长算法、阈值分割算法等传统的分割方法仍然是研究的热点和难点之一。
三、技术原理医学图像的分割是指将医学图像中不同区域或组织进行分离的过程。
其技术核心是对数据的自动或半自动化分割，基于图像强度、空间信息等特性进行分析，将图像划分为各个独立的、有意义的区域。
医学图像的分割技术核心包括以下方面：1.特征提取：医学影像中蕴含的结构、材质以及其它一些信息可以通过特征提取的方式转化为数值或向量形式，这些特征在分割过程中被用作数据的表征。
2.分割算法：分割算法可以根据特定的规则，将提取到的特征进行分类和分割，不同算法的优劣决定了分割的精确度和操作效率。
3.评价指标：用于评估分割结果的准确性，如划分出的区域是否正确、与实际结果之间的误差、操作所需时间和计算复杂度等。
四、常见算法1.基于阈值的分割算法：其原理是设定一个阈值，将图像中灰度值大于该阈值的像素视为目标像素，否则视为背景像素。
医学影像处理中的图像分割算法技巧医学影像处理在医学领域中扮演着极为重要的角色。
通过对医学图像进行分析和处理，可以帮助医生进行诊断、治疗和手术规划等。
图像分割是医学影像处理中的一个关键步骤，其目的是将医学图像中的组织、器官或病变区域与背景分离开来。
医学图像分割的问题相对复杂，主要由于以下几个方面的挑战：灰度不均匀、噪声、图像模糊、部分遮挡和医学图像的多样性。
为了解决这些挑战，许多图像分割算法被开发出来，下面将介绍一些常用的医学影像处理中的图像分割算法技巧。
1. 阈值分割算法阈值分割是最简单且易于实现的分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像中的像素分割为两个区域：前景和背景。
通过选择适当的阈值，可以将感兴趣的区域与背景区域有效分离。
然而，在医学图像中，灰度值的分布可能不均匀，导致阈值分割效果较差。
2. 区域生长算法区域生长算法从用户指定的种子点开始，逐渐生长一个区域，直到达到某个停止准则。
该算法基于图像中相邻像素的相似性，将具有相似特征的像素归为一个区域。
区域生长算法对医学图像中的低对比度区域和均匀区域分割效果较好。
3. 边缘检测算法边缘检测是医学图像分割中常用的技术之一。
它通过检测图像中的边缘或强度变化来分割图像。
边缘检测算法常用的方法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算法能够有效地检测到医学图像中器官和病变的边界，但在存在噪声和不规则边缘的情况下可能会产生较差的结果。
4. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种基于聚类的分割方法。
它通过将图像中的像素分配到不同的聚类中心来实现分割。
与传统聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个聚类，给出每个像素属于每个聚类的概率。
这种方法在医学图像处理中表现良好，尤其是对于灰度不均匀和存在噪声的图像。
5. 水平集算法水平集算法是一种基于曲线演化的分割方法。
它通过定义一个水平集函数来表示图像中的前景和背景区域，并利用曲线演化的过程将水平集函数逐渐收敛到真实分割结果。
医疗图像处理中的图像分割方法教程医疗图像处理是近年来发展迅速的领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
而图像分割作为医疗图像处理的重要组成部分，旨在将医学图像中的对象从背景中区分出来，以提供更详细、更准确的信息。
在医疗图像处理中，图像分割方法具有不可忽视的重要性。
以下将介绍一些常用的医疗图像分割方法，以帮助读者更好地理解和应用。
1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是图像处理中最简单、最直观的一种方法。
它假设图像中的目标与背景具有明显的灰度差异，并通过设置合适的阈值来分割图像。
在医疗图像处理中，可以利用生理特征或者病灶的灰度分布来确定阈值，帮助准确地分割出病变区域。
2. 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘是图像中灰度变化明显的位置，可以有效区分目标与背景。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
通过这些算法可以提取出图像中的边缘信息，然后将目标与背景分离。
3. 基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种基于灰度值相似性的分割方法。
它从种子点开始，通过逐渐生长的方式将相似灰度值的像素点合并到一个区域中，直到满足一定的停止标准。
这种方法可以有效地处理医疗图像中的噪音和弱边缘问题，得到更加准确的分割结果。
4. 基于图像统计特征的分割方法基于图像统计特征的分割方法利用图像中不同区域的统计特征来实现分割。
例如，可以利用均值、方差、纹理等特征来描述不同区域的差异，并根据这些差异进行分割。
这种方法可以克服基于灰度值的分割方法在处理复杂医学图像时的缺陷，并得到更准确的分割结果。
5. 基于机器学习的分割方法基于机器学习的分割方法利用先前已知的标记样本训练分类器，然后将分类器应用于待分割图像中。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过这些算法可以将图像中的像素点分为不同的类别，从而实现图像的分割。
医学图像分割理论方法概述医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。
目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象,图像分割技术主要基于以下几种理论方法。
1.基于统计学的方法统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。
从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。
用吉布斯(Gibbs)分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义M arkov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率 (MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。
层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合( SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。
林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。
2.基于模糊集理论的方法医学图像一般较为复杂,有许多不确定性和不精确性,也即模糊性。
所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。
基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。
模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标,通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数,用该函数表示目标像素之间的关系。
这种方法的难点在于隶属函数的选择。
模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值,从而得到最优聚类。
Venkateswarlu等改进计算过程,提出了一种快速的聚类算法。
生物医学工程中的医学图像分割方法教程医学图像分割是生物医学工程领域中重要的技术之一，广泛应用于医学影像学、疾病诊断、手术规划和治疗等方面。
医学图像分割的目标是将医学图像中感兴趣的结构或区域从背景中分离出来，以便进行进一步的分析和处理。
本文将介绍几种常用的医学图像分割方法，并对其原理和应用进行详细阐述。
1. 阈值分割方法阈值分割是最简单、最常用的医学图像分割方法之一。
它基于对图像像素灰度值的阈值设定，将低于或高于阈值的像素分别归为背景或目标区域。
阈值分割适用于图像中目标区域的灰度范围明显与背景区域分开的情况，例如肿瘤在医学影像中的分割。
然而，阈值分割方法容易受到图像噪声、灰度不均匀和目标重叠等问题的影响。
2. 区域生长方法区域生长方法通过从种子点开始逐步生长，将与种子点灰度值相似的像素逐渐加入到目标区域中。
该方法需要人工选择种子点，并基于相邻像素的特征比较进行生长判断。
区域生长方法对于图像中目标区域边缘清晰、灰度值一致的情况效果较好，但对于边缘模糊、灰度不均匀的图像容易出现过度生长或未能覆盖全部目标的问题。
3. 边缘检测方法边缘检测方法通过检测图像中目标与背景之间的边缘信息进行分割。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测、Sobel算子和拉普拉斯算子等。
边缘检测方法适用于图像中目标区域与背景区域之间边界明显且灰度变化剧烈的情况，但对于边界模糊、灰度变化缓慢的图像效果不佳。
4. 图像分割方法图像分割方法是一种基于图论和优化算法的医学图像分割技术。
其中，基于图割的图像分割方法相对较为常用，能够将图像分割问题转化为图中节点分割的问题，并通过最小割算法来求解。
图像分割方法对于解决灰度不均匀、目标重叠等问题有较好的效果，但对于大规模图像分割耗时较长。
5. 深度学习方法深度学习方法是近年来在医学图像分割领域取得显著成果的一种方法。
它基于深度神经网络，通过大量的医学图像数据进行训练，实现对医学图像的自动分割。
医学影像处理中的医学图像分割技术使用技巧在医学影像处理领域，医学图像分割技术起着重要的作用。
医学图像分割是指将医学图像中不同组织或结构分离出来，以便进行进一步的分析和诊断。
本文将介绍一些医学图像分割技术的使用技巧，以帮助医学影像处理人员提高工作效率和准确性。
1. 选择合适的分割算法医学图像分割算法有很多种，如阈值分割、边缘检测、区域生长、水平线算法等。
选择合适的分割算法取决于图像的特点和所需的分割结果。
例如，阈值分割适用于灰度图像中明显的组织对比度区域，边缘检测适用于分割具有清晰边缘的结构，区域生长适用于分割局部区域或特定类型的组织。
2. 预处理图像在进行医学图像分割之前，通常需要对图像进行预处理。
预处理包括去除噪声、增强对比度和平滑图像等步骤。
去除噪声可以使用滤波器，如高斯滤波器或中值滤波器。
增强对比度可以使用直方图均衡化或自适应直方图均衡化方法。
平滑图像可以使用平滑滤波器，如均值滤波器或中值滤波器。
3. 选择适当的特征医学图像中的不同组织或结构可能具有不同的特征，如纹理、颜色、形状等。
选择适当的特征有助于提高图像分割的准确性。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
根据图像的特点选择合适的特征，可以进一步改善分割结果。
4. 选取适当的分割参数不同的分割算法有不同的参数需要调整。
选择适当的参数值对于分割结果的准确性至关重要。
通常可以使用试错法来选择最佳参数。
通过尝试不同的参数组合并对比结果，找到最适合的参数，以达到较好的分割效果。
5. 进行后处理图像分割后，可能会出现一些不完整或不准确的分割结果。
为了提高分割结果的质量，需要进行后处理。
常用的后处理方法有形态学运算、曲线充填和区域合并等。
形态学运算可以用来填补空洞或去除小的噪点。
曲线充填可以用来闭合边缘，使分割结果更加完整。
区域合并可以用来合并相邻的区域，并生成更准确的分割结果。
6. 结合其他影像信息除了使用单一的医学图像进行分割，结合其他影像信息也可以提高分割的准确性。
关于医学图像分割的综述Review of Medical Image Segmentation郭敬*秦茂玲赵文莉GUO Jing QIN Mao－ling ZHAO Wen－lidoi:10．3969/j．issn．1672－9528．2010．05．16Abstract Medical image segmentation medical image processing is the most basic and most important tech-nology of medical image processing．The aim is to segment image space into some interesting areas．Medical im-age segmentation determines the development of other related technologies of medical image processing．Based on a lot of reading at home and abroad recent literature，a rather complete survey on medical image segmentation methods is given in this article．Keywords Medical image segmentation Image segmentation evaluation*山东师范大学信息科学与工程学院，山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东济南250014在医学图像处理中，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［1］。
由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，医学图像与普通图像比较，具有模糊、不均匀性等特点，这使得医学图像更加困难。
因此，我们有必要针对医学应用这个领域，对图像分割方法进行研究。
医疗影像处理中的图像分割算法使用方法在医疗影像处理领域，图像分割是一种非常重要的技术，它可以将医学图像中的目标或感兴趣区域从背景中分离出来，为医生提供更准确的诊断和治疗信息。
本文将介绍医疗影像处理中常用的图像分割算法及其使用方法。
1. 阈值分割算法阈值分割是最简单直观的图像分割方法之一。
它基于图像中像素灰度值的分布特性，通过设定一个或多个阈值，将像素分为不同的区域。
常见的阈值分割方法有固定阈值法、自适应阈值法和多阈值法等。
固定阈值法是指通过设定一个固定的阈值来将像素分为两个区域，一般选择灰度值在阈值以上的像素为目标区域，阈值以下的像素为背景区域。
自适应阈值法则是基于图像局部灰度分布的统计特性，根据不同区域的灰度分布情况，将局部的阈值设定为不同阈值，从而实现更准确的分割。
多阈值法则是将图像分为多个区域，每个区域对应一个阈值。
通过设置多个阈值，可以分割出更多的目标区域。
2. 基于边缘的分割算法边缘是图像中目标和背景之间的边界，通过检测图像中的边缘信息，可以有效地分割出目标区域。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny、拉普拉斯等。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法。
它通过计算像素点一阶导数的幅值来检测边缘。
Sobel算子在水平和垂直两个方向上计算梯度，并将两个方向上的梯度合并得到最终的边缘图像。
Canny算子是一种综合性能比较优秀的边缘检测算法。
它结合了高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值等步骤，可以更准确地提取出边缘。
拉普拉斯算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法。
它通过计算像素点的二阶导数的值来检测边缘。
拉普拉斯算子对图像中的高频部分比较敏感，能够提取出边缘的细节信息。
3. 基于区域的分割算法基于区域的分割算法是将图像分为多个区域，每个区域具有相似的特性。
常用的基于区域的分割算法有区域生长、分水岭等。
区域生长算法是一种按照像素灰度值相似性进行分割的方法。
从一个种子像素开始，逐渐将与种子像素相邻的像素加入到目标区域中，直到无法再添加相邻像素为止。
生物医学图像处理中的图像分割方法研究在生物医学领域，图像分割是一项关键的任务，用于从复杂的生物医学图像中提取感兴趣的结构或区域。
准确的图像分割结果对于疾病诊断、治疗规划和疗效评估等方面都具有重要意义。
本文将讨论生物医学图像处理中常用的图像分割方法，并探讨它们的优缺点。
一：阈值分割阈值分割是最简单且常见的图像分割方法之一。
该方法基于像素的灰度值，将图像分为不同的区域。
具体来说，给定一个灰度值阈值，将像素灰度值高于该阈值的像素归类为一个区域，低于该阈值的像素归类为另一个区域。
该方法简单直观，计算效率高。
但是，阈值选择对于分割结果至关重要，过高或过低的阈值都可能导致分割错误，并且无法处理具有复杂纹理或弱对比度的图像。
二：区域生长区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法，通过将相邻像素进行逐步合并，从而形成不同的区域。
该方法需要先选取一个或多个种子点，然后以这些种子点为基础进行生长。
具体来说，从种子点开始，将符合相似性条件的相邻像素合并到同一区域，并逐步扩展该区域，直到满足停止条件为止。
区域生长方法适用于处理具有均匀纹理和对比度的图像，但对于具有弱对比度或具有不均匀纹理的图像，可能会导致分割错误。
三：边缘检测边缘检测方法通过检测图像中的边缘信息进行分割。
边缘表示了图像中强度或颜色的突变，通常与物体的边界相对应。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法可以检测到图像中的强度梯度，从而确定物体之间的边界。
然而，边缘检测方法容易受到噪声干扰和图像复杂度的影响，并且无法处理具有边界不清晰或断裂的图像。
四：基于聚类的方法基于聚类的方法使用聚类算法将图像像素分为不同的簇，每个簇代表一个分割区域。
具体来说，将像素看作是样本，将样本划分到合适的簇中。
常用的聚类算法包括k-means、Mean-Shift和基于谱聚类等。
这些方法可以根据像素之间的相似性将其分组，从而实现图像的分割。
但是，聚类方法对初始聚类中心的选择非常敏感，并且对图像的噪声和背景干扰较为敏感。
医学图像分割方法综述[摘要]医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。
本文在对国内外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上，对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特点进行了较为全面的论述，对各种分割方法的优缺点及其应用效果进行了总结。
[关键词]医学图像；图像分割；综述[中图分类号]ＴＰ３９１[文献标识码]Ａ[文章编号]１００８－１７８Ｘ（２０１３）０２－００２２－０４黄文博１，２，燕杨１，２，王云吉２（１．长春师范学院计算机科学与技术学院，吉林长春１３００３２；２．吉林大学通信工程学院，吉林长春１３００２２）[收稿日期]２０１３－０１－２９[基金项目]吉林省科技发展计划项目青年科研基金（２０１２０１１１２）。
[作者简介]黄文博（１９８０－），男，吉林长春人，长春师范学院计算机科学与技术学院讲师，博士研究生，从事数字图像处理研究。
第３２卷第２期Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．２长春师范学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈａｎｇｃｈｕｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）２０１３年４月Ａｐｒ．２０１３医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生作出更为准确的诊断。
由于医学图像自身的复杂性，在分割过程中需要解决不均匀及个体差异等一系列问题，所以一般的图像分割方法难以直接应用于医学图像分割。
当前，医学图像分割仍在从手动分割或半自动分割向全自动分割发展。
本文在对国内外医学图像分割技术文献研习的基础上，对几种常用的医学图像分割方法进行了深入的研究和比较，总结了各种方法的优缺点及其在国内外医学图像分割领域的应用。
1国内外常用的医学图像分割方法１．１阈值法阈值法是一种简单而有效的方法，特别是对于背景与目标区域对比度较大的图像，分割结果更为理想。
算法中的阈值需要在分割过程中不断地手动调整和改进，所以大多是交互式的，是在用户视觉估计的基础之上进行判断的。
阈值法的基本思想是通过设置不同的阈值将像素点分类。
该方法假设灰度图像在同一背景或目标区域内相邻像素的灰度值是近似的，在不同背景或目标区域内相邻像素在灰度上有差异。
在图像直方图中可以看出，不同背景和目标区域对应着不同的波峰。
阈值法在实际应用中主要存在两个问题：（１）该方法只考虑到图像中像素点本身的灰度值，没有考虑到图像中像素点的空间分布，容易对噪声敏感。
（２）该方法对于背景与目标区域灰度差异较小的图像分割效果不好。
医学图像因个体差异而复杂多样，如：不均匀的人体组织器官常导致图像灰度不均匀；人体组织的蠕动及成像设备的局限性常导致图像中存在伪影和噪声；局部体效应常导致组织边缘模糊；病变组织的病变边缘不明确等。
阈值法在医学图像分割中具有一定的局限性。
近几年，有许多阈值法的改进算法被提了出来，如Ｔａｎｇ，Ｘｕ－Ｄｏｎｇ等人［１］提出了一种新的基于阈值的快速图像分割算法，在传统阈值方法的基础上通过简化隶属函数，同时结合一个新的递归策略，从而降低了计算的复杂性，加快了运算速度，较传统算法相比其具备较好的实时时序和噪声抑制性能。
１．２区域生长法这种方法要求先选取种子像素点，随后将与其相似的像素合并到它所在的区域，其基本原理就是将相似像素集合成区域。
区域生长法的３个步骤：（１）选出合适的种子点。
（２）确定在生长过程中能将像素合并进来的准则。
（３）制定出能让生长停止的条件。
区域生长法对噪声敏感，如果种子像素点选取不当，分割结果就会出现错误，并且对于图像中灰度值相近但不相邻的多个区域不能一次全部分割出来。
在医学图像分割中进行病灶分割时，如果种子点选取得当，这种方法可以自动找到病灶的边界，能为医生的诊断提供定量及定性的依据。
在医学图像分割中，区域生长法与阈值法一样，一般不单独使用，多与其他分割方法相结合。
如Ｊｉａｎｇ，Ｈｕｉ－Ｙａｎ等人［２］将区域生长算法和ＯＳＴＵ算法相结合对３０个边缘模糊的腹部ＭＲＩ图像进行了有效分割；Ｗｕ，Ｈａｉ－Ｓｈａｎ和Ｇｉｌ，Ｊｏａｎ等人［３］使用一个迭代的区域生长算法对卵巢细胞内染色质进行了有效分割；Ａｎｇｅｌｉｎａ，Ｓ．等人［４］在２０１２年提出了一种新的区域生长及合并算法与遗传算法相结合的医学图像分割算法，用于对恶性黑色素瘤等皮肤癌进行早期诊断，和其他常规算法相比提高了分割效率，解决了利用非侵入性诊断工具皮肤镜对皮肤癌进行早期诊断耗时长等问题。
１．３边缘检测法边缘检测法通过对目标区域边界的检测来进行分割，先找到图像中灰度值不连续的部分，通过对不均匀的区域间交集的检测实现对图像的分割。
它包括串行和并行两种方法：（１）串行方法：该方法首先检测出起始点，设置相似性准则，然后根据它来寻找与上一点归属于同一类别的下个轮廓点，即确定后继相似点。
使用该方法进行分割可得到连续的边缘，但分割结果比较依赖初始边缘点，不合适的初始边缘点可能导致错误的边缘。
（２）并行方法：该方法通常利用空域微分算子，将相应模板与图像进行卷积最后完成图像的分割。
该方法可同时在各个像素上进行卷积，所以大大减少了运行时间。
常用的并行方法有Ｃａｎｎｙ算子、Ｓｏｂｅｌ算子、Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、ＬＯＧ算子等。
并行方法对噪声敏感，且当边缘的像素值变化较小时，可能会得到不连续或虚假边界。
在实际应用中。
由于并行方法比串行方法分割时间短，所以并行边缘检测法在医学图像分割中更为常用。
如２０１２年Ｐａｒｋ，Ｊ．等人［５］使用并行边界与区域相结合的方法对不同医学图像进行分割，实验结果表明，该方法能可靠准确地分割低对比度的复杂医学图像。
１．４基于活动轮廓模型的方法活动轮廓模型，又称Ｓｎａｋｅ模型，由Ｋａｓｓ在１９８７年提出。
由于Ｓｎａｋｅ模型有着高效的数值方案以及严谨的数学基础，且应用广泛，提出后即成为图像分割领域所研究的热点。
原始的Ｓｎａｋｅ模型其基本思想是通过能量最小化，将一条带有能量函数的初始曲线朝着待检测的目标轮廓方向逐步变形与运动，最终收敛到目标边界，得到一个光滑并且连续的轮廓。
原始Ｓｎａｋｅ模型首先在目标区域附近手动设置一条闭合曲线作为Ｓｎａｋｅ模型的初始轮廓线，初始轮廓线随时间不断演化，越来越逼近目标边界，当演化停止时即获得最终结果。
Ｓｎａｋｅ算法的３个主要步骤为：（１）读取数据；（２）数据的预处理，如图像的去噪、求梯度，求外力场等；（３）确定模型的参数与迭代次数，然后开始迭代。
原始的Ｓｎａｋｅ模型存在难以捕捉目标凹陷边界及对初始轮廓线敏感等不足，针对这些不足，学者们进行了相应的改进，如气球Ｓｎａｋｅ模型、ＧＶＦＳｎａｋｅ模型等与其他理论相结合的Ｓｎａｋｅ模型。
ＱｉａｎＺｈａｎｇ等人［６］对Ｓｎａｋｅ原始算法进行了改进，对肝脏ＭＲＩ进行识别，通过对曲率的求取及对轮廓线的设置、收敛及校正，提高了识别效率，并减少了后处理成本；ＭａｔｓａｋｏｕＡ．Ｉ等人［７］提出了一种基于梯度向量流ＧＶＦＳｎａｋｅ模型的自动分割方法，用于检测Ｂ超图像中的纵向颈动脉壁，准确率达到９８％；Ｈｕｉ－ＹａｎＪｉａｎｇ等人［８］提出了一种改进的基于ＧＶＦＳｎａｋｅ模型的半自动肝脏分割方法，通过与阈值法和形态学运算相结合，获取肝脏的初始轮廓，继而创建外力场，在ＧＶＦ场的影响下，初始轮廓线收敛到精确的目标轮廓位置。
１．５模糊聚类法大多数的医学图像具有模糊性，图像质量低、噪声大。
模糊聚类法将模糊集理论与聚类算法相结合，模糊集理论对图像的不确定性具备较好描述能力，将此特点结合到分类中，应用到医学图像分割领域。
该方法不是以“一刀切”的方式将像素点硬性分到某一区域，而是引入模糊理论中“隶属度”的概念，将像素点分到隶属程度高的区域中去，提高了分割的准确率。
目前最常用的是模糊Ｃ－均值算法（ＦＣＭ），该算法通过两次迭代得到最优边界。
模糊Ｃ－均值算法（ＦＣＭ）是一种无监督算法，易于应用，但其中各像素点的数据是相互独立的，没有利用图像的空间信息，所以可以将空间信息引入算法当中以提高分割算法的准确率。
近年来，基于模糊聚类的图像分割方法及其改进算法在医学领域得到了广泛应用，如Ｋａｕｒ，Ｐ．等人［９］在２０１２年提出了一种自动的直观模糊聚类方法，在模拟和真实的脑部ＭＲＩ图像中进行实验，对比传统的模糊Ｃ－均值、噪声聚类、核化模糊Ｃ－均值等方法，实验结果显示Ｋａｕｒ，Ｐ．等人提出的方法更为可靠有效；Ｌｉｕ，Ｙ．等人［１０］提出一种带有双边滤波的模糊Ｃ－均值（ＦＣＭ）聚类方法进行医学图像分割，通过实验结果和定量分析表明，与传统的ＦＣＭ相比，该方法具备更高标准的抑制噪声能力和细节保护；Ｃｈｒｉｓｔ，Ｍ．Ｃ．Ｊ．等人［１１］提出根据不同类型的模糊Ｃ－均值算法改进的医学图像分割技术，并将模糊Ｃ－均值和其他聚类算法如ＫＭ、ＥＭ和ＫＮＮ相比较，实验证明模糊Ｃ－均值可提供更好的结果。
１．６基于遗传算法的方法遗传算法依据“物竞天择，适者生存”这一自然界规则，模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程，从而形成一种遵循自然选择机制的随机化搜索方法。
求解过程大致为：从一个初始变量群开始，通过对染色体中的基因进行操作来完成逐代寻优，直到算法收敛找到最佳分割阈值，最终完成不同区域的分割。
该算法善于全局搜索，局部搜索能力不足，无需给出所求问题的任何信息，只需要目标函数的信息即可，大大缩短了算法的运行时间。
有时在进化过程中会产生一些异常的个体，尤其是噪声干扰较大的时候，这些个体因竞争力太强会对算法的选择运算过程产生负面影响，导致算法得到某个局部最优解。
这些不足可从编码方式、遗传算子、控制参数、执行策略等方面得到改进。
单独使用遗传算法对医学图像进行分割的效果并不理想，它常与神经网络和形态学理论等其他智能计算方法相互结合使用。
如Ｇｕａｎ，Ｘ．－Ｗ．等人［１２］在２０１１年提出一种遗传算法，用全局搜索能力和类间最大变化作为适应度函数，算法结合形态学理论提取图像边缘，实现分割。
实验结果表明，这种遗传算法性能稳定，融合结果理想；Ｊａｆｆａｒ，Ｍ．Ａ．等人［１３］在２００９年提出一种结合支持向量机的遗传算法，在肺部ＣＴ图像中对肺结节进行检测，分割效果理想；Ｌｉｕ，Ｊ．等人［１４］提出了一种遗传神经网络算法来分割皮肤癌图像，执行基于遗传算法的神经网络的权重和阈值优化来改进ＢＰ神经网络的收敛速度，由该方法分割的皮肤癌图像可得到连续的边缘和清晰的轮廓，可以用于皮肤癌的定量分析和鉴定。
１．７基于小波变换的方法小波变换是对Ｆｏｕｒｉｅｒ分析的继承与发展，利用小波变换进行医学图像分割的基本方法是通过小波变换将图像直方图分解成不同级别的系数，用尺度控制并依照小波系数和给定的分割准则来选择阈值。
