超声波图像分割的算法研究

龙源期刊网

左心室超声心动图分割方法的研究

作者：赵佳旻 刘涵锐 郭斌

来源：《智能计算机与应用》2017年第06期

摘要： 关键词： 中图分类号： 文献标志码： A文章编号： 2095-2163（2017）06-0054-04

Abstract： Cardiovascular disease is one of the three major killers of human health. With the

development of medical equipment， medical imaging is also a new focus. The segmentation of

ventricular images is a precondition for the medical diagnosis of heart disease， but due to the low

accuracy of traditional segmentation methods， the stability is not good enough to meet the needs of

medical diagnosis. This paper expounds on the advantages and disadvantages of the previous

segmentation model， based on the model of Li， gives a priori energy function of the new model，

at the same time， introduces the characteristics of fast segmentation model to improve the efficiency

of segmentation. The experiment shows that the new model has better accuracy and stability， and the

摇摇收稿日期院圆园员怨鄄园缘鄄园远基金项目院国家自然科学基金渊晕杂云悦远员员苑愿园怨圆院晕杂云悦远员猿苑愿园园员冤曰北京市委组织部优秀人才项目渊圆园员员月园园缘园园源园园园园园圆冤第圆苑卷摇第苑期灾燥造郾圆苑摇晕燥郾苑北京印刷学院学报允燥怎则灶葬造燥枣月藻蚤躁蚤灶早陨灶泽贼蚤贼怎贼藻燥枣郧则葬责澡蚤糟悦燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶圆园员怨年苑月允怎造援圆园员怨关于图像分割算法的研究

齐千慧袁田益民袁韩利利袁张天颖渊北京印刷学院信息工程学院袁北京员园圆远员园冤

摘摇要院近些年来人工智能在计算机领域内袁得到了越来越广泛的重视遥图像处理是人工智能领域中一个重要的分支遥图像分割是进行图像分析处理的第一步袁也是机器视觉的重要步骤遥作为特征提取和图像识别的基础袁图像分割的处理结果的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点遥为了研究图像分割的方法袁采用了基于边界的图像分割尧基于区域的图像分割尧基于阈值的图像分割和基于聚类的图像分割方法袁并作出分析遥关键词院图像处理曰图像分割曰大津法曰分水岭分割法曰中图分类号院栽孕猿怨员文献标志码院粤文章编号院员园园源鄄愿远圆远渊圆园员怨冤园苑鄄园员园圆鄄园缘

摇摇图像分割技术是将图像分割成互不重叠且具

有相似特征的部分遥图像分割的意义在于有助于

它可以提取出感兴趣的部分并方便后续的图像处

理如图像识别等遥图像分割结果的效果好坏直接

影响到了图像的处理效果咱员暂遥图像分割的方法有

很多袁本文就基于边界的图像分割尧基于区域的图

像分割尧基于阈值的图像分割和基于聚类的图像分

割四类方面做重点探讨遥

员摇灰度直方图

图像的灰度直方图是描述图像灰度值的函数袁

表现的是图像中灰度值的出现频率等分布情

况咱圆暂遥图像灰度直方图的横轴是灰度级袁纵轴是

该灰度级出现的频率渊个数冤遥图像灰度直方图可

以描述出灰度各灰度级所占比重信息遥

图像的灰度直方图表现的是图像灰度级的频

率袁不能反映图像灰度的空间位置信息遥不同的图

像可以有相同的灰度直方图遥

利用深度学习方法进行B超医学图像分析研究

近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习方法被广泛应用于医学图像分析领域，其中B超医学图像分析研究是其中的一个热点。利用深度学习方法进行B超医学图像分析研究，可以提高图像的准确性和可靠性，从而更好地服务于临床医疗。

一、B超医学图像分析的重要性

B超检查是门诊常见的一种影像诊断技术，它通过超声波的反射和回声来成像，可以对人体各个部位进行非创伤性检查。随着医学技术的不断发展，B超影像的分辨率、灰度值和分辨率等性能不断提高，进一步增强了B超检查在临床医疗中的应用价值。

B超医学图像分析研究的重要性在于，通过对B超影像的深度学习分析，可以让医生更好地了解病人的情况。通过B超影像分析，医生可以明确病人的病情和病变部位，从而有针对性地制定治疗方案。同时，利用深度学习方法进行B超医学图像分析研究，可以有效减少人工判断误差，提高图像分析的准确性，从而为患者提供更好的诊疗服务。

二、深度学习在B超医学图像分析中的应用 深度学习是机器学习的一种重要方法，它通过对原始数据进行建模和学习，自动提取特征信息，从而建立高效的模型用于预测和分类。深度学习方法在B超医学图像分析中的应用主要有以下几个方面：

1. 病变识别

利用深度学习方法对B超影像进行分类和分割，可以实现病变的自动检测和识别。例如，在乳腺癌筛查中，基于深度学习的方法可以对乳腺B超影像进行自动分类和分割，从而实现肿瘤的自动检测和识别。

2. 图像增强

B超影像的质量和清晰度会受到多种因素的影响，如噪声、散射等。利用深度学习方法对B超影像进行图像增强可以降低这些因素对图像质量的影响，从而提高图像的诊断价值。

3. 数据分析

利用深度学习方法对大量的B超影像数据进行分析是医学研究中的一个重要任务。例如，在胃癌早期诊断中，利用深度学习方法对大量的B超影像数据进行分析，可以自动发现与胃癌相关的影像特征和模式，为临床医生提供更精准的预测和诊断参考。

B超图像数据采集及其计算机图像处理技术

B超（B-mode ultrasound）是一种利用超声波对人体组织进行成像的医疗设备，它通过利用超声波在不同组织之间的反射和吸收来产生图像，对医生进行诊断和治疗提供了非常重要的信息。B超图像数据的采集和处理是B超成像技术中非常关键的一环，它直接影响着图像的质量和医学诊断的准确性。本文将介绍B超图像数据的采集过程以及其在计算机图像处理技术中的应用。

一、B超图像数据的采集

B超图像数据的采集主要依赖于超声波探头和超声波主机。利用超声波探头对人体进行扫描，可以获得相应的超声波信号，经过超声波主机的处理和转换后，形成B超图像数据。B超图像的质量和准确性受到多种因素的影响，包括超声波探头的频率和分辨率、扫描方式的选择、环境因素的影响等。在进行B超图像数据的采集过程中，需要医生和技术人员严格按照操作规程进行操作，确保图像数据的质量和准确性。

1. 图像去噪

B超图像数据在采集过程中常常受到噪声的影响，这会降低图像的质量和对医学诊断的准确性。去噪是B超图像数据处理中非常重要的一步。目前，常用的图像去噪方法包括中值滤波、小波变换去噪、非局部均值去噪等。

2. 图像增强

图像增强是指对图像进行对比度增强、边缘增强等处理，以提高图像的清晰度和准确性。在B超图像数据处理中，图像增强可以有效地改善图像的质量，使医生能够更清晰地观察图像，并做出更准确的诊断。

3. 图像配准

图像配准是指将不同图像之间的空间位置和方向进行匹配和校正，以便对不同图像进行比较和分析。在B超图像数据处理中，图像配准可以帮助医生更清楚地观察同一患者不同时间的B超图像，以做出更准确的诊断。

4. 图像分割

5. 图像特征提取

图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征以供分析和识别。在B超图像数据处理中，图像特征提取可以帮助医生更清晰地观察图像中的结构和形态特征，以做出更准确的诊断。 6. 图像分析和识别