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医学图像处理中的肺部影像分割技术研究肺部影像分割技术是医学图像处理中的一项重要研究内容。
通过将医学图像中的肺部轮廓分割出来，可以帮助医生进行快速准确的诊断和治疗。
本文将基于医学图像处理的视角，探讨肺部影像分割技术的研究现状和发展趋势。
肺部影像分割是医学图像处理中的关键步骤之一，因为肺部组织形态复杂，其与其他组织的边界模糊，常常受到肺部疾病的影响，如肿瘤、黏液栓塞等。
因此，准确地提取肺部轮廓对医生进行临床诊断至关重要。
当前，肺部影像分割技术主要有基于阈值分割、基于灰度直方图和基于边缘检测等技术。
基于阈值分割的方法是最简单的一种技术，其基本原理是将图像中的像素值与预先设定的阈值进行比较，根据像素值的大小进行二值化处理。
然而，由于肺部组织表现较为复杂，其灰度值存在较大的差异，阈值分割方法难以满足实际需求。
基于灰度直方图的技术可以通过分析图像的灰度分布特征，快速准确地提取肺部轮廓。
这种方法通过统计图像中各个灰度级的像素数目，找到肺部区域的灰度范围，并根据该范围进行分割。
尽管灰度直方图分割方法能够在某种程度上解决阈值分割方法的一些问题，但其对灰度分布的依赖性较强，容易受到图像噪声的干扰。
基于边缘检测的肺部影像分割技术是一种常用的分割方法。
该方法首先检测出肺部与周围组织的边缘，然后根据边缘信息进行分割。
边缘检测方法可以利用一阶导数运算、二阶导数运算和Canny算子等不同算法来提取图像边缘，进而进行分割。
虽然基于边缘检测的方法在一定程度上可以准确提取肺部轮廓，但由于肺部组织与周围组织之间灰度的变化很小，且存在较多的小血管、支气管等影响因素，边缘检测方法也面临着挑战。
近年来，基于深度学习的肺部影像分割技术得到了广泛关注和研究。
深度学习技术以其强大的表达能力和自动学习特征的能力，为肺部影像分割提供了新的解决方案。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和U-Net等。
卷积神经网络通过多次卷积和池化的操作，可以提取图像中的高级特征，进而进行分割。
医学图像分割技术研究进展与应用展望一、引言医学图像分割技术是指利用计算机技术从医学图像中自动、准确地选取感兴趣区域，将其与其他部位分隔开来的过程。
图像分割在医学影像分析、疾病诊断、治疗规划等领域中发挥着重要作用。
然而，医学图像的复杂性和多样性使得图像分割的难度增加。
本文旨在探讨当前医学图像分割技术的研究进展和应用展望。
二、医学图像分割技术的研究进展1. 基于统计学方法的图像分割技术统计学方法是最早被应用于医学图像分割的方法之一。
它基于对图像像素灰度值的统计分布进行分类，经常用于对CT、MRI等医学图像的分割。
其中包括阈值分割（Thresholding）、区域生长（Region Growing）、聚类（Clustering）等方法。
由于这些方法具有计算简单、实现容易、效率高等优点，因此被广泛应用。
2. 基于机器学习的图像分割技术近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的医学图像分割技术也得到了广泛的研究和应用。
其中最常用的是卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）。
针对医学图像分割问题，出现了很多基于CNN的分割网络，如U-Net、Mask R-CNN等。
此外，还有一些基于其他机器学习方法的图像分割技术，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forests，RF）等。
3. 基于深度学习的图像分割技术深度学习技术的出现使得图像分割更加准确和高效。
最常用的是卷积神经网络，如U-Net、FCN、SegNet等。
这些网络能够快速生成像素级别的标注，处理各种不同的医学图像，例如乳腺癌、肺部疾病等。
此外，还有基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等新兴技术的医学图像分割方法正在被不断研究和发展。
三、医学图像分割技术的应用展望1. 辅助诊断和治疗规划医学图像分割技术可以帮助医生快速、准确地定位和提取感兴趣的部位，为临床医生提供更准确、更可靠的影像学分析结果，从而辅助诊断和治疗规划。
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。
医学影像中的图像分割技术研究一、背景介绍随着医学成像技术不断的发展，医学影像在临床医疗领域已经成为了不可或缺的一部分。
然而，海量的医学影像数据对临床医生和医学研究工作者的影像学分析提出了新的挑战。
一项重要的任务是医学影像中的图像分割，即将一张医学影像图像分为若干不同的区域以帮助临床医生和研究人员更好地理解该区域的构造和特性。
基于这一任务，许多图像分割技术得到了广泛的研究和应用。
二、医学影像中的图像分割技术1. 基于阈值的图像分割技术基于阈值的图像分割技术是一种快速、简单的图像分割方法，广泛应用于医学影像中。
基本原理是将像素值高于或低于预先定义的阈值的像素分为两个部分，从而实现图像的分割。
但此方法在面对医学影像中复杂结构的图像时，分割效果很可能出现错误。
2. 基于边缘检测的图像分割技术基于边缘检测的图像分割技术是利用边缘信息对图像进行分割的方法，主要分两步进行。
首先，对图像进行边缘检测，提取边缘信息。
然后，利用这些边缘信息将图像分割为不同的部分。
但这种方法对图像中噪声的敏感度很高，同时对于一些形状较为复杂的结构分割效果也较差。
3. 基于区域生长的图像分割技术基于区域生长的图像分割技术是一种运用种子点的方法将图像分为不同的区域。
基本原理是从种子点开始，对相邻像素点的灰度值进行比较，将符合条件的像素点归为同一区域，直到所有符合条件的像素点都被归为同一区域。
该方法能够有效处理复杂的图像结构，并且对噪声的抗干扰能力较强。
4. 基于图论的图像分割技术基于图论的图像分割技术将像素看作图中的节点，在节点之间建立连接关系。
在分割过程中，将节点之间的连线权值看作像素之间的相似性，将图像分为不同的区域。
该方法可以很好的解决医学影像中复杂结构分割问题，但其计算复杂度较大，分割速度比较慢。
三、总结医学影像中的图像分割技术在临床医学中具有重要的应用价值。
但由于医学影像的复杂性，不同的图像分割方法都存在自己的优缺点。
因此，在实际应用过程中，需要结合具体的医学影像特点选择合适的图像分割方法，并进行不断地优化和改进，以达到更好的分割效果。
图像分割算法在医学图像处理中的应用概述：医学图像处理一直是计算机视觉领域中的热门研究方向之一。
图像分割算法作为其中的一种重要技术，在医学图像处理中得到了广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法在医学图像处理中的应用，并重点讨论其在医学图像诊断、手术导航和药物研发等方面的具体应用场景。
一、医学图像诊断中的应用：图像分割算法在医学图像诊断中起到了关键的作用。
通过将医学图像分割成不同的区域，可以提取出感兴趣的解剖结构或病变区域，进而辅助医生进行疾病诊断。
常见的医学图像分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
1. 病变区域分割：图像分割算法可以将医学图像中的病变区域与正常组织进行分离，从而帮助医生准确诊断病症。
例如，在乳腺癌诊断中，图像分割算法可以分离乳腺肿瘤区域和正常乳腺组织，提供给医生一个清晰的病变位置。
2. 解剖结构定位：图像分割算法还能够定位医学图像中的重要解剖结构，例如心脏、肝脏、肺部等。
定位这些结构可以辅助医生进行手术规划和操作。
一个典型的应用是心脏手术导航，在手术过程中对心脏图像进行分割，帮助医生准确定位手术切口和操作点。
二、手术导航中的应用：图像分割算法在手术导航中的应用也得到了广泛研究。
手术导航是指在手术过程中利用图像处理技术对患者的解剖结构进行实时定位和引导。
图像分割算法是手术导航中的核心技术之一。
1.实时定位：通过图像分割算法，可以对手术目标的位置进行精确定位，为手术操作提供准确的导航和引导。
利用实时图像分割技术，医生可以及时调整手术计划，提高手术的精确度和安全性。
例如，在脑部手术导航中，图像分割算法可以准确分割出脑组织、血管等结构，为医生提供精确的手术目标位置。
2.手术模拟：通过图像分割算法，可以对患者的解剖结构进行三维重建，并在计算机中模拟手术过程。
医生可以在虚拟环境中实时观察手术效果，调整操作策略。
例如，在骨科手术导航中，图像分割算法可以分割出骨骼结构，为医生提供实时的手术模拟和指导。
图像分割技术在医学影像中的应用随着医疗技术的进步，人们对医学影像的诊断准确度和速度要求越来越高，图像分割技术在医学影像中的应用也日益广泛。
图像分割技术是指将数字图像中的像素分成多个不同组的过程，这样能够把图像中的有用信息抽取出来，使医生更好地了解病情。
医学影像中的图像分割技术主要应用于CT、MRI等图像的处理与分析。
不同器官、组织、病灶在CT、MRI上呈现出的对比度和颜色特征有很大差异，利用这些特征可以对图像进行分割。
首先，图像分割技术在医学影像中的应用之一是用于肿瘤的分割。
对于医生来说，手工勾画肿瘤轮廓的工作耗时耗力且容易出现差错，而利用图像分割技术可以准确快速地将肿瘤与周围组织分割出来，并且可以进行3D重建，以便医生更好地了解病情。
该技术还可以根据肿瘤的分割结果计算出其大小、形状、位置等信息，可以帮助医生更加准确地判断肿瘤的性质和治疗方案。
其次，图像分割技术还可以用于心脏血管病的检测与分析。
利用MRI技术可以获取人体心脏的三维结构图像，而图像分割技术可以对心脏图像进行分割，抽取出心脏和血管结构，以便医生更好地观察和分析，对于心脏瓣膜病、心肌梗死等疾病的诊断和治疗有很大的帮助。
此外，图像分割技术还可以用于脑部损伤的诊断与治疗。
对于脑部的MRI图像，图像分割技术可以将灰质、白质、脑脊液等不同组织分割出来，并结合其空间位置和构造特征，对脑损伤的程度、位置、类型等进行分析和诊断，为临床治疗提供了重要的参考依据。
总之，图像分割技术在医学影像中的应用可以大大提高医生的诊断准确率和效率，加快治疗进程，为患者的康复带来更多希望。
未来，随着人工智能技术的快速发展，图像分割技术还会不断地在医学领域中得到应用和发展。
图像分割技术在医学图像处理中的应用案例摘要随着医学图像获取技术的不断发展和进步，大量的医学图像数据被产生并存储。
图像分割技术作为一种对医学图像进行处理和分析的关键技术，在医学领域中得到了广泛的应用。
本文将介绍图像分割技术在医学图像处理中的三个应用案例，分别是肺部CT图像的分割，脑部MRI图像的分割以及乳腺癌图像的分割，并对这些应用案例的意义和存在的问题进行讨论。
1. 肺部CT图像的分割肺部CT图像的分割是一项在临床诊断中非常重要的任务。
准确的肺部CT图像分割可以帮助医生对肺癌等肺部疾病进行准确诊断和治疗。
传统的肺部CT图像分割方法主要依靠手工绘制轮廓进行分割，但是由于肺部结构的复杂性和CT图像的噪声等问题，手工绘制的分割结果往往存在不准确和主观性强的问题。
图像分割技术的应用能够有效解决这些问题。
一种应用于肺部CT图像分割的技术是基于深度学习的分割方法。
通过构建深度卷积神经网络模型，可以自动学习肺部CT图像中不同组织和病灶的特征表示，并生成准确的分割结果。
这种方法不仅能够提高分割的准确性和效率，还可以减轻医生的工作负担，提高临床诊断效率。
2. 脑部MRI图像的分割脑部MRI图像的分割是神经科学研究和脑部疾病诊断中的一个重要任务。
脑部MRI图像中的不同组织和结构具有不同的强度和特征，通过对这些图像进行分割，可以帮助医生对脑部相关疾病进行诊断和治疗。
传统的脑部MRI图像分割方法主要依靠人工规则和阈值等手工设计的方法进行分割，但是这些方法往往需要大量的人工干预和调整，并且存在分割结果不准确的问题。
图像分割技术的应用可以有效克服这些问题。
一种应用于脑部MRI图像分割的技术是基于区域生长的分割方法。
该方法利用图像的强度信息和局部区域之间的相似性，自动寻找具有一致性的像素集合，并将其分割出来。
通过将不同的区域生长算法进行组合和优化，可以得到准确的脑部MRI图像分割结果。
3. 乳腺癌图像的分割乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一，对其早期诊断和治疗具有重要意义。
图像分割与目标检测算法在医学图像处理中的应用医学图像处理是指利用计算机技术对医学图像进行分析、处理和解释的过程。
图像分割和目标检测是医学图像处理中的两个重要任务，它们广泛应用于疾病诊断、手术指导、治疗规划等方面。
本文将介绍图像分割与目标检测算法在医学图像处理中的应用以及其技术原理和优势。
首先，图像分割在医学图像处理中的应用十分重要。
图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域，每个区域具有一定的语义信息。
在医学图像处理中，图像分割可以帮助医生定位病灶、提取感兴趣的区域，为后续的疾病诊断和治疗提供依据。
常见的医学图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割是最简单直观的图像分割方法，其基本原理是根据像素灰度值与事先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景。
在医学图像处理中，阈值分割常用于分离病灶和正常组织。
然而，由于医学图像的复杂性和噪声干扰，简单的阈值分割往往难以得到准确的分割结果。
区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法，其基本原理是从特定的种子点开始，将与种子点相邻且与其相似的像素加入到同一区域。
在医学图像处理中，区域生长可用于分割肿瘤和血管等结构。
然而，区域生长受到初始种子点的选择和参数设置的影响，结果可能存在欠分割和过分割的情况。
边缘检测是一种基于图像边缘信息的图像分割方法，其基本原理是寻找图像中灰度值变化较大的区域。
在医学图像处理中，边缘检测可用于检测病灶的边界。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
然而，由于医学图像中噪声较多，边缘检测结果容易受到噪声的干扰，导致边缘断裂和不连续。
其次，目标检测在医学图像处理中也扮演重要角色。
目标检测是指在图像中自动识别和定位目标的过程。
在医学图像处理中，目标检测可以用于检测结节、肿瘤等病灶，为医生提供更多的诊断信息。
常见的目标检测算法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
基于特征的目标检测方法一般采用机器学习的思想，通过提取图像的特征并构建分类器来识别目标。
生物医学图像分析中的图像配准与分割技术研究近年来，随着生物医学图像获取技术的快速发展，大量的生物医学图像数据被广泛应用于临床诊断、研究和治疗。
然而，由于生物医学图像的复杂性和多样性，如何准确地进行图像配准与分割成为生物医学图像分析中的重要研究内容。
本文将介绍生物医学图像配准与分割技术的研究进展与挑战，并讨论其在临床应用中的潜力。
首先，图像配准在生物医学图像分析中具有重要地位。
图像配准是指将不同图像的坐标系进行对齐，使得它们在空间上保持一致。
通过图像配准，可以减少图像的运动伪影和形变畸变，提高图像的对比度和分辨率。
在医学影像中，图像配准常常被用于多模态图像融合、手术导航、疾病监测等方面。
目前，常用的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于互信息的配准和基于变形模型的配准等。
每种方法都有其优势和适用范围，研究者们致力于提出更准确、高效的图像配准算法，以满足临床实际需求。
其次，图像分割是生物医学图像分析中的另一个关键问题。
图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域包含具有相似特征的像素。
生物医学图像分割的目标是提取出感兴趣的区域以获取更具医学意义的信息，例如肿瘤的边界、器官的轮廓等。
然而，由于噪声、低对比度和图像复杂性等因素的存在，生物医学图像分割面临着很大的挑战。
目前，常用的图像分割方法包括基于阈值、区域生长、边缘检测和机器学习等。
近年来，深度学习在图像分割领域取得了重大突破，通过卷积神经网络可以实现高精度的图像分割，给生物医学图像分析带来了许多新的机遇。
生物医学图像配准与分割技术的研究还存在一些挑战。
首先，生物医学图像数据的复杂性和多样性使得图像配准与分割算法难以普遍适用。
不同类型的图像具有各自独特的特征和标记，需要针对特定的应用场景进行算法设计和优化。
其次，由于图像配准与分割通常需要进行大量的计算和数据处理，算法的效率和准确性需要得到平衡。
对于临床应用而言，高效的图像配准和分割算法能够缩短医学图像处理的时间，提高工作效率。
基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用1随着现代医学技术的不断发展，医学影像数据的获取和处理变得越来越重要。
其中，图像分割是处理医学影像数据的一个重要步骤，其目的是将图像中的不同区域分离出来，以便进行进一步的处理和分析。
在医学图像分割中，基于水平集的方法是一种常用的技术，本文将对该方法进行研究，并探讨其在医学图像中的应用。
基于水平集的图像分割方法是一种常用的表面演化技术，其基本思想是将图像中的不同区域看作不同的曲面，通过对这些曲面进行演化，最终将它们分离出来。
该方法采用的是黎曼几何中的水平集函数，即定义一个标量函数，使得每个像素点的函数值表示该点所处的曲面距离。
然后通过对该函数进行迭代计算，不断演化曲面，直到达到稳定状态，从而实现图像分割的目标。
在医学图像中，基于水平集的方法具有广泛的应用。
例如，在MRI图像处理中，可以将MRI图像中的肿瘤分割出来，以便进行诊断和治疗。
在CT图像处理中，可以将CT图像中的器官分割出来，以便进行手术规划和治疗。
此外，基于水平集的方法还可以应用于血管分割、病变分割、组织分割等多个医学领域。
然而，基于水平集的方法也存在一些问题和挑战。
首先，该方法对初始曲面的选取非常敏感，不同的初始曲面可能导致不同的结果。
其次，该方法需要进行大量的计算，耗费时间和计算资源。
此外，该方法还存在过度分割和欠分割等现象，在实际应用中需要进行进一步的改进和优化。
为了解决这些问题，目前研究者们提出了许多改进和优化方法。
例如，一些研究采用机器学习算法，通过对训练数据的学习，自动选择合适的初始曲面和参数，从而得到更好的分割结果。
另一些研究提出了高效的算法和优化策略，能够有效减少计算量和提高分割精度。
此外，一些研究还将基于水平集的方法与其他图像分割方法结合起来，从而得到更好的分割效果。
综上所述，基于水平集的图像分割方法是一种重要的医学图像分割技术，其在医学图像分析和诊断中具有广泛的应用。
２００７年３月第期ＴＡＩＹＵＡＮＳＣＩ－ＴＥＣＨ图像分割是指将图像分割成各具特征的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程，是图像处理到图像分析的关键步骤。
在医学领域中，图像分割常常用于病变区域提取，特定组织测量以及实现三维重建研究，因此研究图像分割技术在医学图像处理过程中具有十分重要的意义。
１基于区域的分割方法基于区域的分割方法是利用区域内的特征的相似性把图像划分为一系列有意义的区域。
１．１阈值法阈值法是一种最常用的并行区域技术，阈值是用于区分不同目标的灰度值。
阈值分割方法的结果依赖于阈值的选取，确定阈值是阈值分割的关键，阈值分割实质上就是按照某个准则求出最佳阈值的过程。
阈值法的优点是计算简单、运算速度快，特别是不同物体或结构之间有较大的强度对比时，能够得到很好的分割效果，此分割方法通常是交互式的，由于阈值法能实现实时操作，所以它更易于建立在用户视觉估计的基础上。
阈值法的缺陷是：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别。
此外，阈值法在考虑像素本身灰度值的同时并不考虑图像的空间分布，这样其分割结果就对噪声很敏感。
针对它的不足，一些学者提出了许多经典的算法，如局部阈值、模糊阈值，随机阈值等方法。
阈值分割对于ＣＴ图像的效果较好，但在选取阈值时需要用户依经验判断，或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整，直至用户满意为止。
Ｋｉｍ等用多次阈值分割法检测螺旋ＣＴ图像中的肺结性病变，共检测了２４例病人的８２７张图像，检测结果灵敏度为９６％，并且没有出现假阳性结果［１］。
１．２区域生长法区域生长法是根据预先定义的标准，提取图像中相连接的区域的一种分割方法。
采用区域生长法的关键在于种子点的位置选择、生长准则和生长顺序。
区域生长法对面积不大的区域进行分割时，效果显著，如果对面积较大的区域进行分割，则计算速度就会减慢。
另外，对于图像中不相邻而灰度值相同或相近的区域，不能一次分割出来，只能一次分割一个区域。
２基于边界的分割方法基于边界的分割方法是利用不同区域间像素灰度不连续的特点检测出区域间的边缘，从而实现图像分割。
根据边缘检测方法的不同，通常把边缘检测方法分成串行边缘检测和并行边缘检测两大类。
２．１串行边缘检测法串行边缘检测法首先要检测出一个边缘起始点，然后根据某种相似性准则寻找与前一点同类的边缘点，这种确定后续相似点的方法称为跟踪。
根据跟踪方法的不同，这种串行边缘检测方法又可分为轮廓跟踪、光棚跟踪和全向跟踪３种。
图像分割技术在医学图像处理中的应用研究马春梅１，刘贵如２，王陆林３文章编号：１００６－４８７７（２００７）０３－００６４－０２收稿日期：２００７－０１－１９；修回日期：２００７－０２－１０作者简介：马春梅（１９７８－），女，山西朔州人。
２００５年９月就读于山西大学，攻读硕士学位，助教。
（１．山西忻州师范学院数学系，山西忻州０３４０００；２．云南师范大学计算机科学与信息技术学院，云南昆明６５００９２；３．西南交通大学，四川成都６１００３１）摘要：图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤，而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域，也是一个经典难题。
从应用的特定角度，论述了医学图像处理中图像分割的几种算法，对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述，并简要介绍了每种算法的特点及应用。
关键词：图像分割；医学图像处理；边缘检测中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ２．２并行边缘检测法并行边缘检测方法可使每个像素点是否为边缘点的检测同时在每个像素上进行，因而可以大大加快搜索检测的时间。
常用的并行检测算法有Ｒｏｂｅｒｔｓ梯度算子、Ｗｉｌｌｓ算子、Ｋｉｒｓｈ算子边缘检测等［２］。
此外，还包括方向模板、统计模板的边缘检测方法，斜率差分、滑动平均梯度、纹理边缘、最佳曲面拟合等边缘检测算法［３－９］。
由于边缘的成因复杂，加之图像的边缘在图像中表现为灰度的不连贯，因而边缘检测目前仍存在一定的困难，但其在医学图像几何分析中的意义将十分重大，还需要工程人员和医务人员的共同努力，使其广泛应用于影像医学。
３基于特定理论的方法３．１模糊聚类法模糊聚类法首先将像素灰度等性质映射到根据一定的规则分为几个区域的特征空间，然后根据像素的性质判定其所属的区域，并对此加以标记和进行分割。
目前最常用的聚类方法是模糊Ｃ—均值算法（ＦＣＭ），它是一种基于模糊理论的图像分割方法，该法实际上是两次寻优的迭代过程，隶属函数的设计是整个模糊算法的关键所在，对初值的设置影响不大。
由于医学图像本质上存在模糊性，因此聚类法更适合采用对图像不确定性有较好描述能力的模糊理论。
Ｃｈｅｎ等就是运用一种基于Ｋ平均聚类算法和基于知识的形态学运算技术来对心脏ＣＴ图像进行自动分割的［３］。
３．２神经网络方法神经网络方法分割图像的思想是用训练样本集对神经网络进行训练以确定节点间的连接和权值，再用训练好的神经网络分割新的图像数据，但这种方法需要大量的训练数据。
神经网络存在巨大量的连接，容易引入空间信息，能彻底解决图像中的噪声和不均匀问题。
选择何种网络结构是这种方法要解决的主要问题。
在医学图像分割中，一般先对原始图像进行特征提取，再对这些图像的特征进行映射来分割图像。
由于医学图像大都具有内在的不确定性，恰当的引入模糊技术［１０］，可以有效地减少图像的内在不确定性对分割结果的影响，从而降低分割结果对噪声的敏感程度。
神经网络和模糊及其他技术结合的研究也越来越多，出现了模糊神经网络、小波神经网络、混沌神经网络等一批新型混合神经网络［１０］，这些方法各具特点，将进一步推动医学图像分割技术的发展。
３．３小波变换方法小波分析基本思想是利用一簇由基本小波函数系来逼近信号，在对信号进行二进制小波变换时，某点处的变换值随尺度参数变换的趋势可以体现出该点是否具有特异性及特异性的大小。
对图像而言，这些特异点往往构成图像的边缘，因此可以选择适当的小波函数来提取图像的边缘。
用小波变换进行医学图像阈值分割的思想是建立一种小波多尺度几何活动的曲线模型，采用间隔采样的离散小波变换提取图像分割特征，在矢量量化聚类的基础上，通过增加马尔可夫随机场的限制条件，建立起小波空间内的分割统计模型。
在多尺度分割方法下，跨多个尺度的图像分析相当于在较粗尺度下以高位置分辨率换取较大类别分辨率。
因此，如何组合跨尺度信息，恢复已丢失的空间分辨率是多尺度分割算法的难点。
文献［８］中利用超声图像的不同区域的多尺度过零点表征随尺度的变化曲线函数，实现了医学超声图像的区域分割。
３．４遗传算法遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，其基本思想是模拟由一些基因串控制的生物群体的进化过程，把该过程的原理应用到搜索算法中，以提高寻优的速度和质量。
遗传算法擅长于全局搜索，由于局部搜索能力不强，所以常把遗传算法和其他算法结合起来应用。
２０００年，Ｃｈｅｎ等把遗传算法应用到心脏超声波图像的分割中，以用来弥补主动轮廓法的缺陷，建立了一种自学习分割框架———Ｔａｇｕｃｈｉ逼近［９］，用该法对人工合成图像和真正的超声波图像进行了试验，并得到了很好的结果，其有效性已通过方差分析的验证。
１９９９年，ＡｒａｒｅｒｈｕｌａＣｏｓｉ等利用ＧＡ的快速寻优能力进行前列腺的自动化识别工作［１０］，ＧＡ在这里所起的作用是快速分割出前列腺的边界，他们对２２例前列腺超声图像进行识别实验，得到了很好的结果，其平均误差是６．２ｍｍ。
４医学图像分割结果的评价对于医学图像分割结果的评价，常用的评估方法有［３，４］：专家目测；体模验证；计算机化解剖图谱。
（下转第６７页）参考文献：［１］李波．医学超声图像分割技术［Ｊ］．中国医学物理学杂志，２００５，７（４）：５７２．［２］蔡宇隽，杜宇人．图像分割实用技术研究［Ｊ］．多媒体技术，２００５，４（１６）：６４．［３］ＣｏｒｎｅｌｏｕｐＧ，ＭｏｙｓａｎＪ，ＭａｙｎｉｎＩＥ．ＢＳＣＡＮｉｍａｇｅｓｅｇｍｅ－ｎｔａｔｉｏｎｓｔａｂｌｅｓｔａｔｅ［Ｍ］．Ｐａｔｔｅｒｎ：Ｒｅｃｏｎｇｎｉｔｉｏｎ，２０００：２２１－２２２．［４］ＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ，ＲａｍｅｓｈＪａｉｎ．ＲａｎｇａｃｈａｒＫａｓｔｕｒｉ．Ｓｃｈｕｎｃｋ［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００３：１７８－２１３．［５］王宝彬．用遗传———神经网络方法进行图像分割的研究［Ｊ］．沈阳理工大学学报，２００５，９（３）：２７．［６］王姗姗．统计蛇模型及其在医学图像分割中的应用［Ｄ］．山东：青岛大学，２００５（５）：４０．［７］罗永兴．面向医学应用的纹理图像分割方法研究［Ｄ］．河北：河北工业大学，２００４（３）：４３．［８］毕英伟．医学超声图像新方法研究［Ｄ］．辽宁：大连理工大学，２００５（３）：２３．［９］侯振杰．基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究［Ｊ］．安徽农业大学学报，２００５（４）：５５２．［１０］耿军雪．遗传算法的最佳熵在图像分割中的应用［Ｊ］．西安工业学院学报，２００４（３）：９６．（责任编辑赵娟）测桩附近设置１个检测头；五是设置检查桩和检测头，检测桩是为了监测牺牲阳极装置的保护电位；检测头是为了检测、掌握阴极保护系统运行后管道被保护状态而设置。
４牺牲阳极的施工要求１）阳极的埋设：按比例配制、调匀好填料，装入麻布袋，再将铁砂纸打光及表面清洁处理的阳极及时插入填料中心，并压实；包外用铁线缠绕绑实平卧或竖直埋设在管道侧边的２￣３ｍ处，埋深应与管道埋深相同，并在冰冻线以下用细原土掺盐分层浇水湿润后回填混凝土。
２）所有的电缆与阳极、铜鼻子、管道、加强板的连接采用锡焊（分线盒内的连接除外），焊接前要剥去防腐绝缘层进行清洁、打光；对焊接处及电缆的外裸部必须做好绝缘防腐处理；电缆加ＰＶＣ保护套管松缓自然埋设，埋深与管道埋深相同。
３）在防护罩内的电缆要有一个０．８ｍ的冗余长度（电缆冗余部分不加ＰＶＣ保护套管），以便将分线盒提出地面检测参数；分线盒的两个出入线孔用浸过沥青的麻丝填实，再用沥青填平做防水处理。
４）连接管道的电缆颜色应与其他电缆颜色区分开，以便辩认与检测。
５）分线盒在施工安装、检测完毕后，分线盒盖子须拧紧防水。
６）阳极的埋设点必须做永久性标志，永久性标志可以包括周围建筑物。
５结束语总之，要维持地埋管道有效的防腐，就必须同时采取阴极保护，即联合保护。
目前阴极保护不仅可使用于新管线的防护，也可应用于旧管线的改造和延寿。
通过在氧化铝行业的推广，必将取得巨大的经济效益。
（责任编辑王雅利）ＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＵｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄＭｅｔａｌｌｉｃＰｉｐｅＣａｔｈｏｄｅＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅＶｏｃａｔｉｏｎｏｆＡｌｕｍｉｎａＣｕｉＸｉａｏｈｕｉＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｃａｔｈｏｄｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｉｎｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｍｅｔａｌｌｉｃｐｉｐｅ，ｅｘｐｏｕｎｄｓｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｏｆｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｍｅｔａｌｌｉｃｐｉｐｅ；ｃａｔｈｏｄｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ；ｓａｃｒｉｆｉｃｅｄａｎｔｉｃａｔｈｏｄｅｍｅｔｈｏｄＳｔｕｄｙＭｅｔｈｏｄｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＭａＣｈｕｎｍｅｉ，ＬｉｕＧｕｉｒｕ，ＷａｎｇＬｕｌｉｎＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｋｅｙｓｔｅｐｓｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｗｈｉｌｅＭｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ，ａｒａｔｈｅｒｃｏｍｐｌｅｔｅｓｕｒｖｅｙｔｏｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｇｉｖｅｎ，ａｎｄｔｈｅｉｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｏｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｔｏｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｗｈｉｃｈｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｒｅｃｅｎｔｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（上接第６５页）。
