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医学图像分析中的区域生长算法研究一、引言医学图像分析是医疗领域内重要的研究方向之一，在临床影像学中具有重要应用价值。
而图像分析的关键步骤之一就是图像分割，将图像中不同区域或不同组织分割出来，为后续的病变分析、医学诊断和治疗提供更加准确和精细的信息。
区域生长算法是一种流行的常用图像分割技术，可以通过图像中像素之间的灰度值大小关系将图像分为不同的区域，具有高效、灵活、易用等特点。
本文将围绕医学图像分析中的区域生长算法展开研究和探讨。
二、区域生长算法基础区域生长算法又称为区域合并法，是一种基于像素灰度值和空间位置信息的基本图像分割方法。
区域生长算法的基本思想是选取一种像素作为种子点，然后通过比较待分割图像中其他像素的灰度值，并计算它们与种子点的灰度差别，将灰度差别小于阈值的像素点加入到这一区域内。
直到不能再添加新的像素点为止，就可以得到一个完整的、较为准确的区域分割结果。
1. 像素灰度值图像的灰度值是指每一个像素的灰度级别，通常以0到255的整数表示。
在区域生长算法中，这些灰度值被用来区分不同的像素，为计算像素之间的灰度差异提供数据。
2. 阈值在区域生长算法中，阈值是指一种在比较灰度差异时使用的值。
如果两个像素之间的差异小于阈值，则将它们归为同一个区域；反之，则将它们视为不同的像素。
阈值的使用对于分割结果的准确性和稳定性有很大的影响。
3. 种子点区域生长算法中，种子点是指作为分割的起始点，区域生长算法通过匹配灰度值和空间位置距离等参数，会逐渐将与种子点相邻的像素加入到同一区域中。
而种子点的选择，对于分割结果也有一定的影响。
三、医学图像分析中的区域生长算法1. 普通CT图像分割CT图像是医学图像中最典型的一种，应用广泛，对于CT图像的分割算法研究也相当多。
区域生长算法是普通CT图像分割中比较常用的基本算法之一，由于CT图像中不同区域的灰度值差异较大，因此适合以灰度值为参数进行处理。
以脑部CT图像为例，区域生长算法可以通过选择一个适当的种子点，并设置合适的阈值来将脑组织、血管和软组织等不同结构分割出来。
医疗图像处理中的区域生长算法研究随着现代医疗技术的不断发展，医学影像学成为临床医生进行疾病诊断和治疗的重要手段。
而医学影像图像处理技术的精确度和可靠性，不仅直接决定了病人的诊断结果和治疗方案，更是医疗领域的核心技术之一。
尤其是在复杂的疾病治疗过程中，图像处理技术的应用更加显得重要。
而在医学影像处理的分析中，区域生长算法（Region Growing）被广泛应用，是一种针对医学图像分割的有效算法。
该算法起初通过选择种子点，根据相似颜色或强度值自动生长出连通的区域，并将其作为目标区域进行分离。
近年来，区域生长算法也得到不断的优化和改进，尤其是加入了基于形状，纹理和空间上相似性的策略，使得其分割结果更加精确和稳定，赢得医疗图像领域广泛赞誉。
一、医疗图像处理的需求在医疗图像处理中，医生常常需要准确地判读影像图像来评估病情或做出诊断。
但是很多医学影像图像如CT、MRI等庞大、复杂的二维和三维影像，目测无疑是十分困难的。
而区域生长算法正式应对这类问题而生的一种自动算法。
该算法可以非常有效地将医学影像分割成一个个区域，辅助临床医生更加快速地做出预测和决策。
同时区域生长算法还有着广泛的应用潜力，如在肿瘤图像检测和分割、骨质密度测量、心脏血管分割等方面，都有着重要的应用成果。
二、区域生长算法的原理在区域生长算法中，种子点是该算法最基本的概念，其位置和指定是影响区域生长结果的关键因素。
例如，在一张CT图像中，我们要根据人体组织的密度等特征，选择合适的种子点，只有种子点选好，才能保证算法的有效性。
接下来，我们需要对各种据点相邻像素进行比较，如果发现像素值相似度高于一定的阈值，就将该像素加入到该种子的生长中，形成一个连通区域。
这个生长过程可以持续进行，直到相邻像素噪声大于同一区域的灰度值差值。
三、区域生长算法的优化然而目前医疗图像处理仍存在未分割区域较大、阈值过小或过大、对强度分辨率不敏感等问题。
为了解决这些问题，近年来区域生长算法逐渐加入新的特征知识，并创新了一系列的优化思路：1.形态学操作形态学操作是一种对图像进行滤波和预处理的方法，利用该方法可以实现图像因噪声，拓扑性质变化而导致的误差目标的区分。
自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用
陆剑锋;林海;潘志庚
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2005(017)010
【摘要】提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于医学图像分割的算法.在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波.实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性.【总页数】6页(P2168-2173)
【作者】陆剑锋;林海;潘志庚
【作者单位】杭州电子科技大学虚拟现实实验室,杭州,310018;浙江大学CAD＆CG国家重点实验室,杭州,310027;浙江大学CAD＆CG国家重点实验室,杭
州,310027;杭州电子科技大学虚拟现实实验室,杭州,310018;浙江大学CAD＆CG 国家重点实验室,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.改进的区域生长算法在医学图像分割中的应用 [J], 徐海荣;田联房;陈萍;王立非;叶广春;毛宗源
2.基于多模板匹配的局部自适应区域生长法在视网膜内出血自动检测中的应用 [J],
高玮玮;沈建新;王玉亮;梁春;左晶
3.基于分层的FCM算法在医学图像分割中的应用 [J], 孙玉娟;王增锋;张小峰
4.改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用 [J], 范群贞;吴浩;林真
5.自适应区域生长算法在彩色年轮图像分割中的应用 [J], 朱琪; 吴娟
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区域生长算法在医学影像分析中的应用研究医学影像学是现代医学诊断的重要手段之一。
通过对人体内部的影像进行分析，医生可以清晰地了解人体内部的情况，进而诊断疾病。
因此，自动化的医学影像分析技术也越来越受到医学界的关注。
而区域生长算法是其中的一种重要方法，在医学影像分析中也有着广泛的应用。
一. 区域生长算法的基本原理区域生长算法是一种基于像素的分割方法。
其基本思想是将像素分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征。
区域生长算法的基本流程如下：1. 定义种子像素。
2. 根据相似度准则将与种子像素相邻的像素合并进当前的区域中。
3. 重复第2步，直到所有像素都被分割为不同的区域为止。
二. 医学影像中的区域生长算法应用在医学影像分析中，区域生长算法可以用来自动化分割出医生感兴趣的区域。
例如，医生需要分析一张肺部CT图像中的阴影区域，区域生长算法可以自动化地将阴影区域分割出来。
除此之外，区域生长算法还可以应用于病灶检测。
例如，对于CT图像中的肿瘤病灶，区域生长算法可以自动化地将病灶分割出来，为医生的诊断提供参考。
三. 区域生长算法的优势相对于传统的阈值化分割方法，区域生长算法具有以下优势：1. 区域生长算法可以自动找出兴趣区域，而无需事先确定阈值。
2. 区域生长算法可以快速地处理大量的数据，而不需要人工干预。
3. 区域生长算法可以很好地处理一些复杂的图像，例如具有明显领域反差的图像。
四. 区域生长算法的局限性区域生长算法也有其局限性。
例如，当像素值变化不连续时，区域生长算法容易出现分割漏洞。
此外，当图像中出现噪声时，区域生长算法容易受到干扰而导致分割不准确。
五. 实例研究以CT胸腹部扫描图像为例，对比不同方法得到的肺部分割结果。
图中所示的左图是原始图像，中间图是传统的阈值化分割结果，右图是在使用区域生长算法前后得到的分割结果。
从比较中可以看出，使用区域生长算法可以得到更加准确的分割结果，而且能自动检测出用户感兴趣的区域。
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究医学图像分析是医学领域中的一个重要研究方向，旨在对图像进行自动化分析和解释，并从中获取有用的医学信息。
图像分割是医学图像分析中的一个重要任务，例如，在肿瘤检测中，图像分割可以帮助医生快速准确地定位肿瘤区域，从而有利于治疗方案的选择。
区域生长分割算法是医学图像分割中常用的算法之一。
该算法是一种迭代的连通性算法，它从种子点开始，找到与种子点相邻的像素点，并将与种子点相邻的像素点与种子点进行比较，如果像素点与种子点相似，则将其分配给与种子点相同的分割区域，如果不相似，那么跳过不处理。
然后，将新分配的像素点作为新的种子点，再次寻找与之相邻的像素点。
区域生长分割算法在医学图像分割中有广泛的应用。
例如，在肺部CT图像中，此算法可以帮助医生准确地分割出肺部区域，从而减少手工分割的时间和人工错误。
在医学影像中，区域生长算法在定量分析中也具有重要应用，例如计算肿瘤的体积和生长率等。
然而，在应用区域生长算法时，也存在一些挑战。
首先，种子点的选择会影响分割结果。
其次，存在许多干扰因素，如噪声、伪影等，都会对分割结果产生影响。
此外，医学图像中的异质性也会对算法的性能产生影响。
因此，在实际应用区域生长算法时，需要综合考虑图像的复杂性和算法的适用性，并进行优化。
例如，可以采用改进的启发式算法来自动选择种子点，或结合其他算法来增强分割效果。
同时，需要进行合适的图像预处理，如噪声去除、平滑处理等，以提高分割算法的鲁棒性。
综上所述，区域生长分割算法在医学图像分割中有着重要的应用价值，但也存在一定的挑战。
未来的研究应注重算法的优化和改进，以更好地满足医学图像分割的实际需求。
基于自适应区域生长的乳腺肿块分割方法杨斌;宋立新【摘要】乳腺X图像中肿块特征的复杂多变，给肿块的分割带来了很大困难，区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。
传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一，就会出现较多的过生长和欠生长，从而影响其分割精度和可靠性，针对这一问题，提出了一种利用自适应区域生长对乳腺肿块进行分割的方法。
对肿块感兴趣区域进行背景去除和领域抑制得到预处理后的图像，利用预处理后图像各像素个数确定区域生长的种子点，再利用肿块图像的梯度分布及变化趋势确定自适应区域生长是否过边缘，从而确定最佳生长准则。
实验结果表明，相对于三层地形分割算法及模型分割算法，自适应区域生长算法分割得更准确、可靠。
%Since there are a lot of complex and changing characteristics of mass in mammography with great difficulty in mass segmentation, region growing becomes a reliable method to accomplish it. An adaptive region growing method for mass segmentation is presented so as to improve its precision and reliability and reduce the over-growing and lack-growing when dealing with different images in one principle. Background removing and region suppression are used to preprocess the Region Of Interest(ROI)of mass, and then it uses the number of image pixels to determine the seed point for region growing, and determines whether the adaptive region growing is out of edge through the gradient distribution and tends of mass ROI in order to obtain the best growth criteria. The experimental results show that the adaptive region growing algo-rithm forsegmentation compared to the three-terrain segmentation algorithm and model segmentation algorithm is more accurate and reliable.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)020【总页数】6页(P171-175,210)【关键词】肿块分割;图像预处理;梯度;自适应区域生长【作者】杨斌;宋立新【作者单位】哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，哈尔滨 150080【正文语种】中文【中图分类】TN911.73在乳腺癌中，最常见的症状为乳腺肿块。
基于深度学习的乳腺肿块图像分类与分割基于深度学习的乳腺肿块图像分类与分割简介：乳腺肿块是一种常见的乳腺疾病，通过对乳腺肿块图像进行分类与分割分析，能够帮助医生准确诊断和治疗乳腺疾病。
基于深度学习的图像分类与分割技术已经在医学领域取得了许多成功，本文将介绍基于深度学习的乳腺肿块图像分类与分割方法及其应用。
一、乳腺肿块图像分类与分割的重要性乳腺癌是女性常见的一种恶性肿瘤，早期发现和治疗可以显著提高生存率。
乳腺肿块是乳腺癌的早期症状之一，通过对乳腺肿块图像进行分类与分割，可以帮助医生判断肿块性质，提供更准确的诊断结果，进而制定更合理的治疗方案。
二、基于深度学习的乳腺肿块图像分类与分割技术1. 数据采集与预处理乳腺肿块图像通常通过乳腺X线摄影、超声波等医学影像技术获取。
在进行深度学习之前，需要对乳腺肿块图像进行预处理，包括切分、归一化、去噪等。
同时，为了减少模型训练的偏差，需要大量的高质量图像数据进行训练。
2. 特征提取和选择在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的图像分类和分割模型。
通过卷积层、池化层和全连接层等结构，可以有效提取图像的特征。
在乳腺肿块图像分类与分割任务中，可以尝试不同的网络结构并选择合适的模型参数，以获得更准确的分类与分割结果。
3. 模型训练和验证在乳腺肿块图像分类与分割任务中，需要利用已有的标注数据进行模型训练。
可以采用交叉验证等方法对模型进行评估和选择，以获得最佳性能的模型。
4. 结果分析和应用通过深度学习模型对乳腺肿块图像进行分类与分割，可以得到肿块的位置、形状、大小等信息。
这些信息可以帮助医生更准确地判断肿块的性质和类型，从而制定个性化治疗方案。
同时，对乳腺肿块进行长期追踪和分析，可以提供更多有关乳腺癌发展和疗效评估的数据。
三、深度学习在乳腺肿块图像分类与分割中的应用深度学习技术已经在乳腺肿块图像分类与分割中取得了许多重要的研究成果。
例如，某研究团队利用深度学习模型对乳腺癌病例进行分类和预测，结果显示其准确性接近甚至超过医生的判断水平。
论著改良区域生长算法自动分割乳腺肿块图像的诊断价值陈桂林 汪家旺摘要 目的 研究改良区域生长算法(M R GA )自动分割乳腺肿块图像的诊断价值。
方法对172幅含肿块的乳腺图像用改良区域生长法自动分割和人工手动分割,比较两种分割方法所得肿块区域的重叠率( )和平均距离(M d )。
以人工手动分割结果作为金标准,确定自动分割算法的敏感性与精准度。
分析良、恶性肿块毛刺度特征指数(SI)值。
结果 用M RG A 从172幅图像中共自动检测出159幅图像中的肿块组织,检出率为92 4%;两种方法所获得的肿块区域重叠率为83 7%,平均距离(0 86 0 03)mm 。
良性肿块(62幅)SI 值为(45 07 11 55),明显低于恶性肿块(97幅)的(67 69 9 19)(P <0.01)。
结论 改良区域生长算法能有效提取乳腺肿块区域,依据毛刺度特征SI 值对乳腺肿块的良恶性进行初步判断,有利于乳腺癌的早期诊断。
关键词 乳腺X 线图像;计算机辅助诊断;肿块分割;区域生长算法 中图分类号 R445 文献标识码 A 文章编号 0253 3685(2011)13 1551 03The value of immage autosegmentation with modofied region growing algorithm in disgnosis of breast m asses CHEN Guilin ,W ANG Jiawa ng.D epar tment of Ra diolo gy ,First A ffiliated Ho spita l ,Na njing Medical University ,Na njing 210029,CHI NAAbstract Objective T o investig ate the value of image autoseg mentation w ith modified r eg io n gr ow ing algo rit hm(M R GA )in diog no sis of br east masses.Methods T he images o f 172pieces of br east masses wer e segmentated w ith M RG A and manual manner at the same t ime and the ov erlap ratio ( )and mean dist ance(M d )fro m t he segmentatio n r egion w ere compared betw een t wo methods.T aking the r esuls f rom manual seg ment ation as a go lden standard,t he sensitiv ity and accuracy of M RGA w ere determined.T he spiculation index (SI )o f benign and malig nant mass imag e w as calculated and compared.Results O f 172masses images,159masses (92 4%)w ere auto matically detected wit h M RGA.T he ov erlap r atio of mass r egio ns show ed by tw o algo rit hms w as 83 7%and the mean dist ance w as (0 86 0 03)mm.T he SI value of 62benign masses w as 45 07 11 55,w hich was lo wer than 67 69 9 19of 97malignant masses(P <0.01).C onclusion Breast mass r egion can be ex tracted with M RG A and speculat ion index can be used to discr iminate preliminarily benign br east mass fr om the malignant ,w hich benefits ear ly diagnosis o f br east cancer.Key words M ammog ram;Computer aided diag no sis;M ass seg mentation;Reg ion gr ow ing alg or ichm[Jia ngsu M ed J ,July 2011,37(13):1551 1553.]作者单位:210029 南京医科大学第一附属医院放射科责任作者:汪家旺 E mail:w jw @乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,目前已成为女性癌症的主要死因[1]。
早期诊断乳腺癌对于降低其死亡率、改善预后尤为重要。
研究认为,钼靶软X 线乳腺摄影术的应用,使得乳腺癌患者的病死率下降18%~40%,钼靶X 线摄影已经成为目前诊断乳腺癌准确率最高、应用最广泛的影像检查方法之一[2]。
1986年计算机辅助诊断系统(CAD)首次经美国食品药品监督管理局认证成为安全、有效的辅助诊断方法[3],乳腺CAD 有助于减少乳腺X 线图像对乳腺癌的漏诊率,使乳腺癌病灶检出率提高20%[4]。
肿块是乳腺癌的直接X 线征象,在CAD 系统中,肿块区域的有效提取作为区分肿块良恶性的第一步,直接关系到诊断的准确性[5]。
由于乳腺各组织成分如腺体、结缔组织、血管和脂肪组织的密度十分接近,使X 线图像质量在某种程度上受到一定影响,于是对复杂背景下灰度相近、边缘模糊的乳腺肿块的图像分割成为难题。
在医学图像分割中,主要有阈值方法、直方图特征方法、区域生长方法与形态学方法等。
但这些方法对边缘模糊肿块的分割效果欠佳。
因此,本研究提出了一种结合最大类间方差、一维最大熵和区域生长法的乳腺X线图像分割方法,并利用基于该分割算法设计的CAD系统对乳腺肿块X线图像进行检测,对其结果进行分析,以研究该系统的特点和临床应用价值。
资料与方法一、一般资料收集我院2008年3月~2010年10月乳腺肿块病例86例的钼靶影像资料,患者均为女性,年龄33~72岁。
86例患者中,49例行乳腺穿刺活检,余37例行局部或大部手术切除,切除后行常规病理检查。
其中,良性肿块35例(40 7%),恶性肿块51例(59 3%)。
二、方法86例患者的影像资料均为采用H olo gic A SY 钼靶乳腺X线机摄取的标准头尾位(CC位)、平行于胸大肌的45度侧斜位(M LO位)乳腺图像,共计172张。
影像摄取依据美国 乳腺摄影质量标准法规 (M QSA)为标准,摄片条件视患者情况而定,一般采用X线25~30kV,20~30mA s。
整个乳房包括从乳房下皱褶到腋窝都应在图像中可见,适当的压迫可以获取高质量影像。
本研究提出的新方法由M atlab R2009a编程实现,运行环境是2 19GH z Intel Core2Duo CPU。
首先采用Otsu法求出图像的阈值T1,在T1的小范围灰度内使用一维最大熵法将图像进行图像预分割以获得目标的中心点,然后以此中心点作为初始种子点seed进行生长。
假设已生长得到区域为R,利用均值m及标准方差 ,作为衡量灰度一致性的特征量。
利用m、 值计算基于已生长区域R的灰度特征的变化阈值T2=(1-m) T c,其中T c是反映生长条件苛刻程度的量。
考虑种子点附近的统计学特征,定义以种子点为中心,取它周围3 3邻域像素点的灰度均值为种子点灰度均值Gs。
考虑基于局部像素点的统计学特征,定义以当前像素点(p,q)为中心,取它周围3 3邻域像素点的灰度均值为当前点灰度均值T0。
对于乳腺图像,由于肿块的种子点灰度高于最佳分割阈值(Gs T1),因此将|T0-m| T2T0 T1作为生长过程中的生长准则。
在种子点灰度均值大于最佳分割阈值的前提下,若当前像素点满足以上两个条件,则将其视为通过了一致性测试,可以并入生长区域。
采用基于本研究提出的分割算法而设计的CAD系统对172幅乳腺图像进行肿块检测,并将肿块轮廓自动标记在原始图像上,同时获取肿块的毛刺度特征指数(SI)。
另由3名高年资影像医师(10年以上普放经验)在已知病理结果的情况下共同阅片、讨论分析,在电脑上手动画出肿块的边界,然后对自动分割的结果与手动分割的结果进行重叠率( )与平均距离(M d)的比较;同时依据病理学组织活检结果将图像分为良性组和恶性组,将两组的毛刺度量化指标SI进行比较,确定良恶性与SI之间是否具有相关性。
三、统计学处理应用SPSS13.0统计软件包对数据进行处理。
计量数据用均数 标准差( x s)表示,组间比较采用独立样本t检验或方差分析,P<0.05为差异有统计学意义。
结果用M RGA从172幅图像中共自动检测出159幅图像中的肿块组织,检出率为92 4%;两种方法所获得的肿块区域重叠率为83 7%,平均距离(0 86 0 03)m m。
良性肿块(62幅)SI值为(45 07 11 55),明显低于恶性肿块(97幅)的(67 69 9 19)(P<0.01)。
讨论肿块病灶漏检的因素有:(1)病灶直径过小,与周围组织(如腺体、囊肿)的密度差别近似、对比度小,不易分辨;(2)由于解剖位置关系,两个摄片位置中仅一个位置可见病变;(3)应用最大熵原则进行图像预分割的过程中所用的由Ostu法得出的适当阈值范围以及区域生长法中对T c的取值并不一定适用于所有的乳腺图像。
基于最大熵原则的阈值选择方法由Pun首次提出,若图像中包含目标,则通过选择合适的阈值,在目标与背景可分割的交界处获得的信息熵最大[6]。
图像的信息熵反映了图像的总体概貌,图像中前景和后景各自包含的灰度区域的信息熵可以度量目标在图像中的重要性,作为衡量图像分割效果的手段[7]。
有作者提出,依据图像的灰度直方图,按照类间方差最大准则来确定区域分割门限的自适应阈值分割方法,算法简单、执行速度快[8]。
因方差是灰度分布均匀性的一种度量,方差值越大,说明构成图像的两部分类内差别越小、类间差别越大。
由于最大熵法对图像的对比度和直方图分布特征敏感,且涉及到对数运算,计算量比较大[9];而Ostu法不受图像对比度与亮度变化的影响;但当对象区域面积占图像的比例小于30%时分割效果不好。
