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医学图像分割方法综述林瑶，田捷1北京,中国科学院自动化研究所人工智能实验室,100080摘要: 图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。
本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割方法，特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述，最后总结了医学图像分割方法的研究特点。
关键词：医学图像分割 综述1．背景介绍医学图像包括CT 、正电子放射层析成像技术（PET ）、单光子辐射断层摄像（SPECT ）、MRI （磁共振成像技术）、Ultrasound （超声）及其它医学影像设备所获得的图像。
随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[1]。
图像分割是提取影像图像中特殊组织的定量信息的不可缺少的手段，同时也是可视化实现的预处理步骤和前提。
分割后的图像正被广泛应用于各种场合，如组织容积的定量分析，诊断，病变组织的定位，解剖结构的学习，治疗规划，功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术[2]。
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。
定义 将一幅图像，其中g x y (,)0≤≤x Max x _,0≤≤y Max y _，进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域...：g 1g 2g 3 (a) ，即所有子区域组成了整幅图像。
(b) 是连通的区域。
g k (c) ，即任意两个子区域不存在公共元素。
(d) 区域满足一定的均一性条件。
均一性（或相似性）一般指同一区域内的像素点之间的灰度值差异较小或灰度值的变化较缓慢。
g k 如果连通性的约束被取消，那么对像素集的划分就称为分类（pixel classification），每一个像素集称为类（class）。
在下面的叙述中，为了简单，我们将经典的分割和像素分类通称为分割。
论图像分割中的基于马尔可夫随机场的算法在图像分割领域，基于马尔可夫随机场的算法是一种常用的方法。
这种算法基于马尔可夫随机场的建模思想，通过考察像素间的关联关系，实现对图像的有效分割。
本文将从理论和应用两个方面介绍基于马尔可夫随机场算法在图像分割中的相关研究和应用。
首先，介绍马尔可夫随机场的基本概念。
马尔可夫随机场是一种用于建模空间相关性的概率图模型。
在图像分割中，可以将像素视为节点，通过节点间的关系来表示像素之间的空间相关性。
马尔可夫随机场中的节点可以是单个像素，也可以是像素块，具体的选择取决于具体的应用需求。
而边则用于表示像素之间的关联关系，比如相邻像素之间的相似性等。
基于这种建模思想，基于马尔可夫随机场的图像分割算法往往能够更好地保持图像的空间一致性。
其次，讨论基于马尔可夫随机场的图像分割算法的优缺点。
基于马尔可夫随机场的算法能够充分考虑像素之间的相互作用，从而在分割结果中保持边界的连续性，避免产生过度分割或欠分割的情况。
此外，这种算法能够通过学习样本的先验知识来提高分割的准确性。
然而，基于马尔可夫随机场的算法也存在一些问题。
首先，计算复杂度较高，尤其是在处理大规模图像时。
其次，算法的性能高度依赖于先验知识的准确性，如果先验知识不准确，分割结果可能会受到影响。
因此，如何选择合适的先验模型和参数调优是基于马尔可夫随机场的图像分割算法中的关键问题。
接下来，介绍基于马尔可夫随机场的常用图像分割算法。
一种常见的算法是基于最大后验概率（MAP）估计的方法。
该方法通过最大化给定观察数据下的后验概率，得到图像的最优分割结果。
此外，还有基于能量最小化的方法，该方法通过最小化能量函数来达到分割的目标。
能量函数包括两部分，一部分考虑像素本身的特征，另一部分考虑像素之间的关联关系。
通过优化能量函数，可以得到图像的最优分割结果。
此外，还有基于图割的方法，该方法将图像分割问题转化为图割问题，并通过最小割算法来求解问题的最优解。
摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。
在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。
在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。
关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
使用马尔科夫随机场进行图像分割的技巧随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割作为一种重要的图像处理技术，在许多领域都得到了广泛应用。
而在图像分割的方法中，马尔科夫随机场（MRF）技术因其良好的分割效果和稳定性而备受关注。
下面将介绍使用马尔科夫随机场进行图像分割的一些技巧。
1. 图像分割的基本概念图像分割是指将一幅图像分成若干个区域或者像素集合的过程。
图像分割的目的是将图像中的目标物体和背景进行有效的分离，以便进行进一步的分析和处理。
对于复杂的图像场景，传统的图像分割方法往往难以达到理想的效果。
因此，使用马尔科夫随机场进行图像分割成为了一种较为有效的方法。
2. 马尔科夫随机场的基本原理马尔科夫随机场是一种描述随机变量之间关联关系的概率图模型。
在图像分割中，将图像看作一个二维网格，每个像素点作为一个随机变量，其取值为图像中的灰度值。
这样，可以用马尔科夫随机场来描述图像中相邻像素之间的相关性。
通过构建合适的马尔科夫随机场模型，可以对图像进行分割并得到较好的结果。
3. 马尔科夫随机场的参数设置在使用马尔科夫随机场进行图像分割时，需要合理设置模型的参数，以获得理想的分割效果。
其中，最重要的参数之一是势函数的选择。
势函数用来描述每个像素点的灰度值与其邻域像素之间的关系，通常可以采用高斯势函数或者伊辛势函数。
另外，还需要设置马尔科夫随机场的邻域大小和迭代次数等参数，以保证分割算法能够充分收敛。
4. 马尔科夫随机场的优化算法针对马尔科夫随机场模型的参数优化，通常会采用迭代算法进行求解。
常见的优化算法包括迭代条件随机场（ICRF）、概率消息传递算法（PMP）等。
这些算法可以在保证全局最优的情况下，有效地对马尔科夫随机场模型进行参数估计和图像分割。
5. 马尔科夫随机场图像分割的应用马尔科夫随机场图像分割技术已被广泛应用于医学影像分割、自然场景分割、目标检测与跟踪等领域。
在医学影像分割中，马尔科夫随机场可以有效地提取出肿瘤等目标区域，为医生的诊断和治疗提供重要的辅助信息。
