医学图像分割方法综述38页PPT

医学图像分割方法综述随着计算机技术的发展，图像分割在很多领域都得到发展并被广泛应用，在医学临床上的应用更是越来越明显和重要。

找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义。

文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结。

标签：图像分割；区域生长；聚类；水平集；图割1 概述图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础。

分割结果直接影响着后续任务的有效性和效率[1]。

图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来，分割过程主要基于图像的固有特征，如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域[2]。

医学图像分割是医学图像进行后续操作的必要前提，学者通过大量的研究得到了很多自动快速的分割方法。

2 图像分割方法分类医学图像有各种成像模态，比如CT、MRI、PET、超声等。

由于医学图像本身的复杂性和多样性，如灰度不均匀、低分辨率、弱边界和严重的噪声，准确分割是个相当棘手的问题，分割过程中在目标区域里出现的一些问题都将导致图像分割结果不准确。

近年来，众多图像分割方法中没有任何一种算法能适用于所有图像。

图像分割方法一般是基于图像的，即利用图像梯度、亮度或者纹理等就能从图像中获得信息进而对图像进行分割，主要有聚类法、区域生长、水平集、图割等算法。

2.1 聚类法聚类算法简单的包括K-Means算法和Fuzzy C-Means（FCM）。

K-Means算法是基于距离的硬聚类算法，通常采用误差平方和函数作为优化的目标函数，定义误差平方和函数如下：其中，K代表聚类的个数，Cj（j=1，2，…，K）表示聚类的第j类簇，x 表示类簇Cj中的任意一个数据对象，mi表示簇Ci的均值。

从公式中看出，J是数据样本与簇中心差异度平方的总和，K个类聚类中心点决定了J值的大小。

显然，J越小表明聚类效果越好。

K-Means算法的核心思想为：给定一组含有n个数据对象的数据集，从其中隨机选取K个数据对象作为初始中心，然后计算剩余的所有数据对象到各个初始中心之间的距离，根据最近邻原则，把所有数据对象都划分到离它最近的那个初始中心的那一类簇，再分别计算这些新生成的各个类簇中数据对象的均值，以此作为新类簇的中心，比较新的中心和初始中心的误差平方和函数J的大小，上述过程反复迭代，直到J收敛到一定值算法就结束，此时每个簇中的中心点和均值也不再发生改变。

医学图像分割算法综述随着技术的不断进步，医学图像在临床应用中扮演着越来越重要的角色。

医学图像分割算法是将图像中的信息分离为不同的区域的过程，可用于亚像素级别的图像分析和诊断，被广泛应用于医学影像处理中。

本文将介绍几种常见的医学图像分割算法，包括：阈值分割算法、区域生长算法、边缘检测算法、水平线算法、聚类算法和机器学习算法。

1. 阈值分割算法阈值分割算法是医学图像分割中最简单的方法之一，它将图像像素按其灰度级别分为两部分。

如果像素的灰度值高于特定的阈值，则将其分配给一个分割类别，否则分配给另一个分割类别。

阈值可以手动或自动设置。

手动设置阈值通常可以得到较好的分割结果，自动设置阈值则需要先对图像进行预处理，如直方图均衡化和变换，以使其更适合自动阈值选择算法。

2. 区域生长算法区域生长算法基于像素之间相似性的概念，在开始的时候选定一个种子点，它被包括在一个区域中。

然后，算法在种子点周围的像素上进行迭代，在迭代过程中，对于那些与种子点相似的像素，将它们添加到该区域中。

该算法对于像素数量较少的图像比较有效，但对于包含许多较小的目标的图像较差，因为在这些情况下，算法容易陷入误判。

3. 边缘检测算法边缘检测算法采用像素点在灰度空间中的梯度和目标周围的反差来检测图像的边缘。

梯度表示像素值发生变化的方向和速率，既可以用于检测目标的轮廓，也可以用于检测目标内部。

边缘检测算法对于图像中有大量的灰度变化和边缘的情况效果比较好，但对于像素变化不明显的图像效果较差。

4. 水平线算法水平线算法基于连续像素的行为，可以用于检测相邻像素之间的物体或组织。

算法从顶部或底部的一个像素开始，检测到一个物体或组织的边界。

然后，该算法继续扫描相邻像素，以便检测到相同的物体或组织。

该算法适用于平滑的轮廓和渐变变化的图像，但不适用于存在复杂形状的图像。

5. 聚类算法聚类算法通过对相似像素进行分类，将图像分割成若干个区域。

这些像素通常具有相似的物理或几何属性，如颜色，亮度和形状等。