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基于深度学习的MRI脑图像分割技术研究MRI脑图像分割技术是目前医学图像处理领域广泛研究的热点之一。
随着深度学习技术的发展，其在图像分割领域也展现出了强大的优势，取得了许多令人瞩目的成果。
本文将介绍基于深度学习的MRI脑图像分割技术研究。
一、MRI脑图像分割的背景和意义脑部MRI图像是一种非常重要的医学数据，对于诊断和治疗神经系统疾病有着非常重要的作用。
然而，脑部MRI图像由于其复杂性和多样性，通常包括大量的噪声、伪影和图像纹理等问题，这使得其在医学图像处理中的应用变得非常具有挑战性。
MRI脑图像分割是一种重要的处理手段，可以将MRI图像中的特定区域或组织分离出来，以便进行进一步的分析和处理。
例如，可以用来构建三维模型、进行虚拟手术模拟等等。
因此，MRI脑图像分割技术对于医学研究和临床实践有着非常重要的意义。
二、传统MRI脑图像分割方法的局限性传统的MRI脑图像分割方法主要依赖于图像处理技术，例如阈值分割、区域生长和边缘检测等。
这些方法大多数都需要手动预设参数，并且容易受到图像噪声、结构变化和异形等因素的影响，导致分割结果不太可靠。
此外，传统的MRI脑图像分割方法通常不能很好地处理图像中的复杂结构和多种组织类型，例如在MRI脑图像中，灰质、白质和脑脊液等组织的分割。
这些问题使得传统MRI脑图像分割方法的应用受到了很大的限制。
三、深度学习在MRI脑图像分割中的应用近年来，随着深度学习技术的快速发展，研究者开始利用深度学习方法来解决MRI脑图像分割问题，获得了非常显著的进展。
深度学习方法在MRI脑图像分割中的主要优点在于其能够自动学习图像的特征表达，避免了手动选择特征的繁琐过程。
例如，卷积神经网络（CNN）可以自动识别出图像中的不同类型的组织，在分割中扮演了极其重要的角色。
通过深度学习方法，研究者可以从大量标注好的数据集中得到更加准确和可靠的分割模型。
这使得深度学习方法在MRI脑图像分割中应用广泛，成为当前非常活跃的研究领域。
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。
基于深度进修的脑肿瘤MRI分割摘要：脑肿瘤是一种常见的脑部疾病，早期的识别和治疗对于患者的生存率和生活质量具有极大的影响。
脑肿瘤的识别主要通过 MRI 影像分析完成，然而对于大量复杂的信息的分析需要大量的人工介入，而标准化智能的脑肿瘤分割技术也并不完善。
为了提高脑肿瘤分割效率和准确率，本文将深度进修技术应用于 MRI 脑肿瘤分割。
在对 T1c 加权影像预处理后，利用深度进修的卷积神经网络 CNN 和全卷积神经网络（FCN）分别对 T1c 加权、T2 加权和 FLR 影像进行分割，最后融合多个网络的猜测结果得到最终脑肿瘤的分割结果。
试验结果表明，本文提出的方法能够有效地分割出脑肿瘤区域，较传统的方法具有更高的准确性和有效性。
关键词：深度进修；MRI；脑肿瘤；分割；卷积神经网络；全卷积神经网络；猜测结果融合1、介绍脑肿瘤是指在脑内形成的一种病变，其恶性程度及治疗方式有着明显的差异。
MRI 影像一般被用来帮助诊断和治疗。
然而，医学影像存在许多问题，如结构多样性、组织相似性和图像噪声等，使得MRI脑肿瘤的准确分割成为了一项复杂的任务。
因此，利用深度进修进行MRI脑肿瘤分割可以有效地提高分割准确性和处理效率。
2、方法本文接受了卷积神经网络（CNN）和全卷积神经网络（FCN）两种深度进修模型进行MRI脑肿瘤分割。
起首，对T1c加权影像进行预处理，对图像进行裁剪和正规化。
然后，CNN模型分别对T1c加权、T2加权和FLR影像进行分割，得到三个逐像素的分割概率图。
最后，将三个分割概率图通过加权平均算法融合得到最终分割结果。
3、试验设计本试验接受了MICC BRAin Tumor Segmentation（BraTS）数据集，包含来自多个医院的MRI图像数据。
数百个带注释的MRI数据集被分成三部分，其中两个数据集用于训练，一个数据集用于测试。
4、结果在本文的试验中，接受MICC BRAin Tumor Segmentation数据集进行训练和测试，结果表明本文的方法能够高效地进行MRI 脑肿瘤分割。
1 基于MRI的脑组织分割方法概述1.1 经典分割方法1.1.1 阈值脑组织分割方法阈值化的分割方法是MR脑组织分割中最基本的方法。
根据阈值，可分别显示图像中灰度级大于阈值和小于阈值的像素，从而实现图像分割。
但当图像中的目标和背景灰度差异不明显或灰度值范围有重叠时，单纯的阈值法分割效果不佳，且阈值法只考虑像素本身的灰度值，多不考虑空间特征，因而对噪声和灰度不均匀敏感，所以常与其它方法相结合。
文献[1]提出先采用最大类别方差法自动寻找阈值以去除颅脑和肌肉等非脑组织，然后通过K-最近邻规则对脑白质、脑灰质和脑脊髓液进行划分，提高了分割精度。
文献[2]提出基于多分辨率边缘检测、区域选择和动态阈值相结合的方法分割脑组织，克服了模糊和不均匀影响。
文献[3]提出模糊最大熵结合遗传算法的阈值法，能完全将脑白质从三维脑组织图像中分割出来，且抗噪性强。
1.1.2 基于区域生长法脑组织法分割方法区域生长法是以同一区域内像素具有相似灰度、颜色、纹理等特征为假设条件的，其基本思想是以一组“种子”点开始将与其性质相似的相邻像素合并到种子像素所在的类中。
该方法充分利用了图像的空间信息，但需依赖先验知识选择种子点，且对噪声敏感，会造成孔状甚至不连续区域。
因此使用区域生长法分割脑实质等连续、简单较大的结构效果理想，但对于分割脑白质、脑灰质或脑肿瘤这样复杂的不连续结构，难以获得满意效果。
因此，有学者提出首先利用改进的水平集法提取骨组织和脑脊液，然后使用区域生长法实现脑白质和脑灰质的分离，提高了算法的鲁棒性和准确性[4]。
文献[5]将直方图阈值法与区域生长法相结合，准确有效地分割出了脑白质和大脑皮质。
1.2 基于统计学脑组织分割方法基于统计学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，找出最大概率的图像组合就可以正确分割图像。
它是近年来流行的脑组织分割方法之一，常用的基于统计学分割方法如下。
1.2.1 分类器法分类器算法是一种监督性算法，需要为分割选择训练样本，根据训练样本对未分像素进行分类。
MRI图像上的脑肿瘤分割与定位方法研究MRI图像上的脑肿瘤分割与定位方法研究摘要：脑肿瘤分割与定位是医学图像处理领域的一个关键问题，准确的脑肿瘤分割与定位有助于医生进行诊断和治疗 planning. 在过去几十年中，很多的方法已经被提出来处理这个问题。
本文综述了MRI 图像上的脑肿瘤分割与定位方法，并对这些方法进行了比较与分析。
关键词：脑肿瘤分割，MRI图像，医学图像处理，定位方法1. 引言脑肿瘤是一种常见的并且危险的疾病，在临床上的早期诊断和治疗中起着重要的作用。
脑肿瘤分割和定位方法可以准确地确定肿瘤的位置和区域，并对肿瘤的形状和大小进行测量。
这为医生提供了重要的信息，以在治疗过程中做出正确的决策。
MRI图像是脑肿瘤分割和定位的常用工具。
MRI图像提供了丰富的解剖信息，包括肿瘤的位置、形状和分布。
然而，由于图像中的灰度分布复杂，噪声和影像伪影的存在，脑肿瘤分割和定位是一个具有挑战性的问题。
2. 相关工作在过去的几十年中，许多方法已经被提出来处理MRI图像上的脑肿瘤分割和定位问题。
这些方法可以分为传统方法和深度学习方法。
2.1 传统方法传统方法主要基于图像处理技术和数学模型来实现脑肿瘤的分割和定位。
这些方法包括阈值分割、区域生长、区域分裂合并等。
阈值分割方法通过选择一个合适的阈值来分割图像中的肿瘤区域。
区域生长方法根据像素的相似性来自动地识别并扩展肿瘤区域。
区域分裂合并方法通过分裂和合并区域来得到更准确的肿瘤分割结果。
然而，传统的方法通常没有考虑到图像中的上下文信息和复杂的灰度分布，导致分割结果不准确。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法在医学图像处理领域取得了巨大的成功。
深度学习方法通过构建深度神经网络来学习图像特征和模式，并实现脑肿瘤分割和定位。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
CNN是一种特别适用于图像处理的深度学习方法。
CNN可以自动地学习图像的复杂特征，并实现高准确度的分割和定位。
医学影像处理中的脑部MRI图像分割方法研究及性能比较分析脑部MRI图像分割是医学影像处理中一项关键的任务，它可以提取出脑部结构的特征信息，为疾病诊断和治疗提供重要依据。
本文将研究和比较几种常见的脑部MRI图像分割方法，分析它们的性能。
随着计算机技术和人工智能的迅猛发展，脑部MRI图像分割得到了广泛应用。
目前，常用的脑部MRI图像分割方法包括基于阈值分割、基于区域生长、基于边缘检测、基于图像聚类和基于深度学习等方法。
下面将对这几种方法进行详细介绍。
首先是基于阈值分割的方法，该方法基于像素灰度值，将图像上的像素分为不同的区域。
通过设置合适的阈值，可以将脑部组织与其他组织分离开来。
然而，该方法在处理存在不均匀灰度分布的图像时效果不佳。
其次是基于区域生长的方法，该方法从种子点开始，通过定义相似性准则，逐渐生长出脑部区域。
该方法对图像中的局部特征很敏感，适用于边缘清晰的图像。
但是，容易受到噪声和初始种子点选择的影响。
第三种方法是基于边缘检测的方法，该方法通过检测图像中的边缘来进行分割。
常用的边缘检测算法有Canny算法、Sobel算法等。
这些算法可以有效地提取出脑部的边缘信息，但对于存在强噪声和模糊边缘的图像，效果不佳。
接下来是基于图像聚类的方法，该方法将图像中的像素分为不同的簇。
常用的聚类算法有K-means算法、Mean-Shift算法等。
这些算法可以通过像素的颜色或灰度值来进行聚类，但需要提前确定聚类的数量和初始中心，不适用于复杂图像。
最后是基于深度学习的方法，近年来得到了广泛关注。
该方法通常采用卷积神经网络（CNN）进行脑部图像分割。
通过训练大量的样本数据，CNN可以自动学习脑部结构的特征，具有较高的准确性和鲁棒性。
然而，该方法需要大量的计算资源和数据集的支持。
针对以上方法，我们进行了性能比较分析。
我们选取了100个脑部MRI图像作为实验数据集，分别应用了以上方法进行分割，并评估了它们的准确性和鲁棒性。
freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍-回复FreeSurfer是一种常用的结构核磁共振成像（MRI）图像处理工具，用于分割和分析大脑的不同结构。
它通过自动化的方法，能够将MRI图像中的大脑组织分割为多个区域，并提供量化的结果。
在本文中，我们将详细介绍FreeSurfer的工作原理、数据处理流程和输出结果的解释。
第一步，我们需要准备MRI数据。
通常情况下，我们会收集大脑的高分辨率结构MRI图像。
这些图像通过磁场和射频脉冲生成，可以显示出大脑组织的不同特征。
接下来，我们将利用FreeSurfer对MRI图像进行处理。
FreeSurfer的处理过程主要包括三个步骤：重建大脑皮层表面、标记解剖结构和计算区域。
首先，FreeSurfer会对MRI图像进行预处理，包括头骨去除、图像配准、脑组织分割和素描重建。
通过这些步骤，FreeSurfer能够生成具有高质量的大脑皮层表面模型。
接下来，FreeSurfer会对大脑结构进行标记。
它使用一种称为"atlas"的模板库，将大脑分为多个区域，如皮层、白质和深部结构。
每个区域都有一个特定的标记，以便在后续分析中进行识别和定量。
最后，FreeSurfer将计算各个区域的容积、厚度、曲率和其他形态学特征。
这些特征提供了有关大脑结构的重要信息，例如皮层厚度的变化可能与认知功能的改变相关。
FreeSurfer的输出结果包括多个文件和文件夹。
其中最重要的是"mri"文件夹，它包含了大脑结构的各种分析结果。
例如，"lh.pial"和"rh.pial"文件分别表示左半球和右半球的皮层表面模型。
这些模型通常用于可视化和定量分析。
此外，"aparc+aseg.mgz"文件包含了大脑结构的体积和区域分割结果。
这个文件通过将MRI图像的每个像素与相应的区域进行匹配，生成一个具有不同标记的三维图像。
1 基于MRI的脑组织分割方法概述
1.1 经典分割方法
1.1.1 阈值脑组织分割方法
阈值化的分割方法是MR脑组织分割中最基本的方法。
根据阈值，可分别显示图像中灰度级大于阈值和小于阈值的像素，从而实现图像分割。
但当图像中的目标和背景灰度差异不明显或灰度值范围有重叠时，单纯的阈值法分割效果不佳，且阈值法只考虑像素本身的灰度值，多不考虑空间特征，因而对噪声和灰度不均匀敏感，所以常与其它方法相结合。
文献[1]提出先采用最大类别方差法自动寻找阈值以去除颅脑和肌肉等非脑组织，然后通过K-最近邻规则对脑白质、脑灰质和脑脊髓液进行划分，提高了分割精度。
文献[2]提出基于多分辨率边缘检测、区域选择和动态阈值相结合的方法分割脑组织，克服了模糊和不均匀影响。
文献[3]提出模糊最大熵结合遗传算法的阈值法，能完全将脑白质从三维脑组织图像中分割出来，且抗噪性强。
1.1.2 基于区域生长法脑组织法分割方法
区域生长法是以同一区域内像素具有相似灰度、颜色、纹理等特征为假设条件的，其基本思想是以一组“种子”点开始将与其性质相似的相邻像素合并到种子像素所在的类中。
该方法充分利用了图像的空间信息，但需依赖先验知识选择种子点，且对噪声敏感，会造成孔状甚至不连续区域。
因此使用区域生长法分割脑实质等连续、简单较大的结构效果理想，但对于分割脑白质、脑灰质或脑肿瘤这样复杂的不连续结构，难以获得满意效果。
因此，有学者提出首先利用改进的水平集法提取骨组织和脑脊液，然后使用区域生长法实现脑白质和脑灰质的分离，提高了算法的鲁棒性和准确性[4]。
文献[5]将直方图阈值法与区域生长法相结合，准确有效地分割出了脑白质和大脑皮质。
1.2 基于统计学脑组织分割方法
基于统计学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，找出最大概率的图像组合就可以正确分割图像。
它是近年来流行的脑组织分割方法之一，常用的基于统计学分割方法如下。
1.2.1 分类器法
分类器算法是一种监督性算法，需要为分割选择训练样本，根据训练样本对未分像素进行分类。
它对于正常MR脑组织图像分割是比较成功的，但是对于异常脑组织的分割效果还不太理想。
传统分类器算法包括最大似然法、贝叶斯模型、K近邻法。
这些算法不需要迭代运算，但以经验风险最小化为出发点，所以泛化能力差，且对大样本空间进行分类时易产生误差。
近十几年发展起来的支持向量机（Support V ector Machine，SVM）模型，被
看作是对传统分类器的升级，它建立在VC维理论和结构风险最小原理基础上，在对特定训练样本的学习精度和无错误地识别任意样本能力之间寻求最佳折衷，以获得较好的泛化能力。
但当训练样本较大时，训练时间长。
所以有学者提出以近似圆形区域像素灰度特征为研究区域，在该区域提取训练样本，对MR脑组织图像进行分类，提高了分割速度和分割精度[6]。
另有学者提出基于小波核函数的小波支持向量机和基于特征优化算法，能正确地分割出脑白质、脑灰质和脑脊液，且提高了分割速度[7]。
1.2.2 聚类法
聚类算法与分类器算法类似，但它不需要训练样本，是在没有先验知识的情况下，用数学方法分析各模式向量之间的距离及分布情况，按照样本的距离远近划分类别。
由于无需人工干预，可很好再现分割结果，为正确判断全局性的还是区域性的脑萎缩和脑水肿等病情奠定基础。
常用的聚类算法有K-均值聚类
（K-mean clustering, KMC）算法、模糊C-均值（Fuzzy C-Means, FCM）聚类法和期望最大值（Expectation maximum, EM）算法。
KMC算法是先计算每一类的灰度均值，然后按均值对像素进行重新分类，对新生成的类迭代执行前面的步骤。
FCM聚类算法采用迭代方法优化目标函数，最终获得对数据集的模糊划分，非常适合脑组织图像中存在不确定性和模糊性的特点。
EM算法是在图像数据符合高斯混合模型的前提下，利用相同的聚类原则，在混合系数的最大似然估计之间进行迭代。
能很好地分离脑部不同组织成分，特别是不同成分之间重叠部分。
上述常用聚类算法虽然各具优点，但也存在不足：需要预先设定初始参数、对灰度不均匀和噪声敏感、容易陷入局部极值等。
近年来，出现了克服灰度不均匀和抗噪能力强的改进聚类算法，并在脑组织图像分割中得到较好的发展。
如文献[8]提出结合空间信息的FCM算法，能正确分割出区域面积较小的脑脊液、脑灰质等。
文献[9,10]提出改进的基于灰度信息FCM算法，将偏移场模型、邻域控制信息和最小二乘曲面拟合法有机结合，能较好地分割出存在于灰质中形状纤细的白质区域。
文献[11]提出改进的粒子群算法，并结合EM算法与水平集模型，有效地降低脑组织弱边界和强噪音的影响。
1.2.3 基于马尔科夫随机场模型
基于马尔科夫随机场模型（Markov Random Field Model，MRF）算法是根据统计决策和估计理论中的最优准则确定目标函数，求解满足目标函数的最大可能分布。
MRF因其充分考虑空间信息故而能较好地解决脑组织部分容积效应，但不能有效地处理图像的模糊性，且易产生过分割。
近几年出现了改进的MRF算法，并成功地应用于脑组织的分割。
文献[12]提出基于模糊隶属度的非均值MRF 算法，有效降低了脑组织过分割。
文献[13]提出引入大尺度约束，在贝叶斯框架
和最大后验准则下，利用改进的EM算法，将三维脑组织图像分割成白质、白质/灰质、灰质、灰质/脑脊液和脑脊液5种类型，同时估计MR图像偏移，达到分割结果与解剖学的一致。
1.3 基于形变模型脑组织分割方法
基于形变模型的方法综合利用了区域与边界信息，根据约束信息、目标位置、大小和形状等先验知识，有效地对目标进行分割、匹配和跟踪分析，因此非常适合于MR脑组织图像的处理。
主要分为：参数形变模型和几何形变模型。
参数形变模型的典型代表是动态包络模型（Snake），该模型在图像感兴趣区域附近定义一条带有能量的样条曲线，在曲线自身的内力和图像信息产生的外力共同作用下不断运动，最后收敛到目标边缘，是一种高效的轮廓探测模型，在基于MR脑组织分割方面取得较好的效果。
缺点是容易收敛到局部极值、抗噪能力差、易于从弱边界溢出。
文献[14]提出先采用改进的区域生长法对MR脑组织图像进行预分割，然后将所得边缘作为snake的初始轮廓，使用改进的梯度向量流-snake模型，较好地识别出脑肿瘤的轮廓。
文献[15]提出改进的贪婪Snake算法，提高了处理弱边界和深度凹陷区域的能力，成功勾勒出胼胝体的轮廓。
几何形变模型的基础是水平集方法，它将运动界面作为零水平集嵌入高一维的水平集函数中，由于嵌入的闭超曲面总是其零水平集，所以最终确定零水平集就确定了移动界面的演化结果，可处理拓扑结构的变化。
但其依赖于梯度信息，所以受噪声等影响较大，在MR脑组织的分割中常使用水平集剔除颅骨和脑脊液等非脑组织。
为了克服水平集缺点，Chan等提出了Mumford—Shah模型，用于探测脑肿瘤的轮廓。
近年来，有学者提出的多相位水平集方法[16]，能很好地克服MR脑组织图像中灰度不均匀现象，特别在三维脑图像分割中，能有效地利用相邻层之间的灰度信息，准确分割出脑白质和脑灰质。
