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医学图像分割算法研究_ppt课件

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医学图像处理 第7章 医学图象分割(1)

医学图像处理 第7章 医学图象分割(1)
T

Arg min dA(T ) / dT
or T

Arg min dP (T )/dT
15
7.2.2 大津阈值分割
大津阈值法可以自动寻找阈值，对图像 进行划分，将目标物和背景区分开来。 把直方图在某一阈值处分割成两组，当 被分成的两组间方差为最大时，确定阈值。 例如，设一幅图象的灰度值为1～m级，灰 度值i的象素数为ni，此时我们得到： 总象素数
N ni
i 1 m
各灰度值的归一化值
ni pi N
16
然后用 k 将其分成两组
C0 ~ k 1
和
C1 k 1 ~ m
各组产生的概率如下： 产生的概率 0 pi (k ) 产生的概率 1
i k 1
k
k
C0
C1
p
ipi
i 1 m
34
7.3.4 Kirsch 算子
对像素 (x, y) 考察其8个相邻点。用3相邻点的加权和 减去剩下5个相邻点的加权和，并令3邻点环绕（x, y）移位，多次计算,取其中差值最大者。计算
14
在全局阈值法中，显然阈值的适当选取是一 个十分重要的问题。不同的阈值会导致不同 的分割结果。一般来说，我们希望阈值的微 小变化不要引起分割出物体的面积或周长很 大的改变。即分割结果对阈值的变化不敏感。 如果用T表示阈值，A(T) 和P(T)分别代表分割 物体的面积与周长，如果所选择的阈值T*满 足下式，称T*为最佳阈值。
4
7.1 医学图像分割概念
• 图像分割是指根据灰度、彩色、纹理、局部统 计特征、频谱特征等把图像中具有特殊涵义的 不同区域区分开来，这些区域是互不交叉的， 每一个区域都满足特定区域的一致性，而在不 同区域间表现出明显的不同。 • 简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景 中分离出来，以便于进一步处理。 • 图像分割是对图像进行视觉分析和模式识别的 基本前提，同时它也是一个经典难题，到目前 为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不 存在一种判断是否分割成功的客观标准。

第4章医学图像分割(4.4-4.5)_PPT课件

第4章医学图像分割(4.4-4.5)_PPT课件
计算该邻域的灰度平均值和标准差σ。 第3步：符合上述公式的象素值可判为增长点，否则判 为不可增长点。 第4步：如果该邻域中再没有新的增长点产生，或满足 某种停止条件，增长过程结束。 第5步：令n=n+1,将种子点邻域扩大，转向第2步。
区域增长 (二值图像) 举例
1. 选择一个中心像素p。
2.第1次迭代： P的3x3邻 域满足相似性准则， 标记可增长。
令Q代表T[n]中连通分量的集合，则对于每个连通分量qQ[n]，有下列3 种可能：
(1) q∩C[n-1]为空，------将q并入C[n-1]构成C[n]，加入一个新储水池。
(2) q∩C[n-1]包含C[n-1]的一个连通分量，------将q合并入C[n-1]构成C[n]， 扩大已有的储水池。
灰度图映射为地形高度图
分水岭算法是利用图象形态学的、基于区域的分割技术。 把图象中明亮的象素看作处于水中的山头，黑暗的象素看作谷底。如果在山 谷侧部的不同高度处凿通一些管道，并假设水平面在整个图像范围均匀上升.。 所有地形部分隐性连通。于是，水就会从低于水平面的山谷周围的管道涌入， 在谷低形成水池。继续不断升高水位，各个山谷储水池面积越来越大。 当两个山谷储水池连在一起时，需在二者之间修筑一个堤坝。保证原有的山 谷储水池不会合并。最后形成以堤坝分离的单像素区域，实现图像的多部分 的边界。
区域增长(灰度图像)算法：
将象素灰度值与邻域平均灰度值做比较，如果差值小于或等于二倍的标准 差，将该象素包含在区域内，否则为边缘点。
p(i,j)2*
(p(i,j))2
其中： i,j
N1
N(2n1 )2 (n1 )
具体过程： 第1步：选择一个象素点作为种子点，n=1。 第2步：检查该种子点的 (2n+1)x (2n+1) 邻域。

医学图像分割介绍说明课件

医学图像分割介绍说明课件
详细描述
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。

医学图像分割算法研究PPT课件

医学图像分割算法研究PPT课件
02 实时导航
在手术过程中，分割算法可以实时更新图像，帮 助医生精确控制手术器械，提高手术成功率。
03 机器人辅助
通过将分割算法与机器人技术结合，可以实现更 加精准和稳定的手术操作。
医学图像分析
定量分析
通过分割算法提取图像中的结构 信息，可以对病变部位进行定量 分析，为医生提供更准确的诊断
依据。
生理功能评估
智能化和自动化
随着人工智能技术的发展，医学图像分割算法正 朝着智能化和自动化的方向发展，以减少人工干 预和提高工作效率。
多模态医学图像分割
传统的医学图像分割主要基于单模态图像，而多 模态医学图像融合可以提供更多的信息，有助于 提高分割的准确性和可靠性。因此，多模态医学 图像分割成为研究热点。
个性化医疗
医学图像分割算法的应用领域
医学图像分割算法广泛应用于医学影像分析的各个领域，如放射学、病理学、眼科等。通 过对医学图像的准确分割，医生可以更加清晰地观察病变组织或结构，从而做出更加准确 的诊断和治疗方案。
02
医学图像分割算法分类
基于阈值的分割算法
总结词
基于阈值的分割算法是一种简单、快速的图像分割方法， 通过设置不同的阈值将图像划分为不同的区域。
02 血管识别
在心血管和脑血管疾病的诊断中，血管分割算法 可以帮助医生快速定位病变部位。
03 骨骼结构分析
在骨科疾病诊断中，骨骼分割算法能够提高医生 对骨折、畸形等病变的识别精度。
手术导航与机器人辅助手术
01 精准定位
通过医学图像分割算法，医生可以在手术前对病 变部位进行精确的三维重建，以便在手术中快速 找到目标。
跨模态医学图像分割技术的深入 研究
针对跨模态医学图像分割的挑战，未来可 以加强相关技术的研究，如特征融合、跨 模态转换等，以实现更准确的分割。

医学图像分割介绍课件

医学图像分割介绍课件

01
02
阈值分割对噪声较为敏感，噪声的存在可能会影响分割效果。
抗噪性能差
考虑区域特征
基于区域的分割方法考虑了像素间的空间关系和区域内的特征相似性，通过将具有相似性质的像素聚合成一个区域来图像质量的要求较低，适用于目标与背景差异不明显、光照不均匀、噪声较多的情况。
计算复杂度高
基于区域的分割方法通常需要迭代或动态规划来计算最优解，计算复杂度较高，耗时较长。
VS
利用边缘信息
基于边缘的分割方法利用图像中不同区域间的边缘信息进行分割，通过检测和跟踪边缘来实现图像分割。
对噪声敏感
基于边缘的分割方法对噪声较为敏感，噪声的存在可能会干扰边缘检测和跟踪。
对细节保留较好
基于阈值的分割方法
随着技术的发展，基于区域的分割方法逐渐兴起，如区域生长、分裂合并等。
基于区域的分割方法
利用图像中的边缘信息进行分割，如Canny边缘检测等。
基于边缘的分割方法
近年来，基于模型的分割方法成为研究热点，如水平集方法、变分法等。
基于模型的分割方法
02
CHAPTER
医学图像分割的基本原理
由于设备性能、采集参数等因素，医学图像中可能出现伪影。这些伪影可能导致图像分割算法误判，影响分割精度。
伪影
噪声
人体器官会随着呼吸、心跳等生理活动而发生动态变化，这要求图像分割算法能够适应这种变化，并准确地进行分割。
病变组织如肿瘤的生长、扩散等，也会导致图像的动态变化。分割算法需要能够识别并处理这些变化。
动态生理变化
病变组织的动态变化
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
深度学习技术为医学图像分割提供了强大的工具，通过训练深度神经网络，可以实现高精度的图像分割。

医学图像分割ppt课件

医学图像分割ppt课件

f b { fx b(x) : x D[b]}
对结构元素定义域D[b]中每 个点x将图像f平移x，再对每次 平移后的图像值加上b(x),对所有 和求最大值。
* 0 2 2 2 1
* 1 2 6 2 1
* 0 6 7 2 1 f * 1 1 6 1 *
* 1 0 2 2 1
13
4.6.3 形态运算举例
（1）噪声滤除
下面图像A是一幅受到噪声严重干扰的图像。内部有零散的蚀洞，外部还有一些 孤岛状的干扰。
用结构元素B对其进行如下的一组形态运 算：
{[(AB) B] B}B (A B) B
它的整个运算等价于先开后闭。具体的过程是，结构元素B对图像A先腐蚀。物 体周围整个小了一圈，孤岛小于结构元素，因而被消除。但是图像A内部的蚀洞 却被扩大了。紧接着再用同一个结构元素对上述结果进行膨胀，缩小的边缘得 到些恢复，蚀洞恢复近于原状。与初始的图像相比，图像A的四角变得圆滑。再 对结果图像膨胀，内部的蚀洞消失。最后再进行一次腐蚀，得到噪声全部去除 但有些圆角的图像，实现噪声滤除的效果。
* * 4 10 11 6 f1,0 4 * * 5 5 10 5
* * 5 4 6 6


* * * * * *
MAX
* 3 5 6 9 6
* 4 6 9 10 6
* 3 9 10 11 6 D( f ,b) * 4 5 9 10 5
* 4 5 5 6 6
20
灰度腐蚀作用是， 如果结构元素的值都是正的，则输出图像 比输入图像暗。如果图像中亮细节比结构元素小，可能被减弱或 消除。
21
原图
平坦结构元素膨胀
平坦结构元素腐蚀
灰度形态运算示例

医学影像图像处理--医学影像图像分割 ppt课件

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ppt课件 15
（1）设灰度差的阈值为0，用上述方法进行区域扩张， 使灰度相同象素合并
（2）求出所有邻域区域之间的平均灰度差，并合并具 有最小灰度差的邻接区域 （3）设定终止准则，通过反复进行上述步骤2中的操作 单连接区域 将区域依次合并，直到终止准则满足为止
增长技术
这种方法简单，但由于仅考虑了从一个象素到另一个象素的特性是否 相似，因此对于有噪声的或复杂的图像，使用这种方法会引起不希望 的区域出现。另外，如果区域间边缘的灰度变化很平缓，如图a所示， 或者对比度弱的两个相交区域，如图b所示，采用这种方法，区域1和 区域2将会合并起来，从而产生错误
3.
ppt课件
3
ppt课件
4
医学图像特点:模糊、不均匀、个体差异、复杂多样
• • • •
灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的蠕动 边缘模糊 : 局部体效应 边缘不明确: 病变组织
ppt课件
5
医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用 的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至今 仍然没有获得圆满的解决。
ppt课件 6
基于区域的分割
• 图像分割－把图像分解为若干个有意义的子区 域，而这种分解－基于物体有平滑均匀的表面， 与图像中强度恒定或缓慢变化的区域相对应， 即每个子区域都具有一定的均匀性质 • 区域分割－直接根据事先确定的相似性准则， 直接取出若干特征相近或相同象素组成区域 • 常用的区域分割－区域增长(区域生长)、区域 分裂－合并方法等
ppt课件 12
• 生长准则和过程

医学图像处理课件-14 医学图像分割

医学图像处理课件-14 医学图像分割

2)
gI ( xi, j )
1 1 xi2, j
3) gI ( xi, j ) e xi, j
where xi. j G * I (i, j)
ORIGINAL IMAGE
SIGMA 数值的影响
(a) sigma=0.3
(b) sigma=0.5
(c) sigma=1.0
(d) sigma=2.0
FRONT 停止的标准
• 为了让front 在边界处停止，我们必须定 义这样一个速度，作为这个速度函数的停 止标准: gI ( xi, j ), where xi, j is the gradient at (i, j)
停止准则的定义
• 停止准则的不同定义:
1)
gI ( xi, j )
1 1 xi, j
– 活动轮廓（无模型+基于知识） – 水平集方法（无模型+基于知识）
什么是水平集算法?
• 水平集是一组高度相同的点，如水位或测地线 • 作为前向传播理论的水平集方法最早由Sethian
于1982年提出 • 1995年，Malladi 将其引入图像分析领域，寻找
图像边界
SNAKE 如何工作的?
• 通过点击图像中的点初始化轮廓 • 数字化轮廓 • 在内外力作用下移动轮廓 • Snake算法中的问题:
(x,y,t)
(t)
(x,y,t) 5 0 -2
LS的介绍
765444321 1 12345
6543332 1 000 1 234 5 4 3 2 2 2 1 0 -1 -1 -1 0 1 2 3
•没有运动，只有灰度的改变
4 3 2 1 1 1 0 -1 -2 -2 -2 -1 0 1 2

医学图像处理课件6.医学图像分割-张楠-13级生工

医学图像处理课件6.医学图像分割-张楠-13级生工

(a)
脑
所谓图像分割就是根据
组
织
某种均匀性（或一致性）的
原
图
原则将图像分成若干个有意
义的部分，使得每一部分都
符合某种一致性的要求，而
任意两个相邻部分的合并都 会破坏这种一致性。
(b) WM (白质) (c) GM(灰质) (d) CSF(脑脊液)
图像分割的数学定义
(1) ∪i=1nRi=R
(2) 对所有的i和j，i≠j，有 Ri∩Rj=φ
6.2.1全局阈值法
全局阈值法假设图像基本上是由感兴趣物体与背景两 部分组成。令位于点 (x,y) 的像素灰度为 f(x,y) ,选择灰度阈 值为θ，则分得的二值图像:
g(x,
y)
=
⎧1 ⎩⎨0
if f (x, y) ≥ θ 其它
灰度值超过阈值的像素被分做物体，低于阈值的像素划 分为背景。
分割结果是对应物体（g值=1）与对应背景（g值=0）的 二值图像。这里的1与0是逻辑值。显示分割结果时，可以根 据黑白两色设置对应的灰度值（例如，在0-255灰度等级的图 像中，白色的物体g值=200，黑色背景g值=0）。
% ' ' ' ' &
这个矢量的幅度(也常直接简称为梯度)和方向角分别为：
∇f (x, y) = mag(∇f (x,y)) = Gx2 + Gy2
α
( x,
y)
=
tan−1
" $
Gy
% '
# Gx &
梯度运算比较复杂一点，在数字图像梯度运算 过程中，可以按图像内容试用一些近似运算，以获 得既能满足要求又能使运算简单的方法。
第6部分 医学图像分割
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目录
• • • • • • 一、研究背景及意义 二、医学图像分割方法简介 三、KMEANS算法实现 四、LDA算法实现 五、算法评估 六、主要参考文献
典型的图像分割方法
典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区域法。 •
•
阈值分割
• • 阈值分割 阈值法的过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰 度值就叫做“阈值”，把灰度值大于阈值的所有像素归为一类，小于 阚值的所有像素归为另一类。 • 阈值分割步骤
• 线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，是模式 识别的经典算法。它是一种有效的特征抽取方法。在1996年由 Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。 • 基本思想：将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到 抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本 在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该 空间中有最佳的可分离性。 • 作用效果：使用这种方法能够使在新的空间中有最小的类内距离 和最大的类间距离，即模式在该空间中投影后模式样本的类间散 布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。就是说，它能够保证 投影后模式样本有最佳的可分离性。
三、MATLAB中K-MEANS 算法实现
• K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 • • • • 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类
确定需要的分割阈值
阈值与像素值比较 划分像素
•
阈值分割方法 聚类法 KMEANS聚类算法 最大熵法 最小误差阈值选择法
KMeans算法
K-means算法 是聚类算法中的一种常用算法,在模式识别和聚类中经常被使用,属于无监督分类 的一个分支.其主要目的是对具有相同数据类型的样本数据按距离最短规则进行集合的划分, 最终获取各等价类。
目前仿真实现结果
目前存在问题
下一步要解决的问题 1. LDA算法实现 2. 分割结果标记 3. MATLAB环境加强熟悉 4. 评估对比算法 5. 论文架构含主 要技术参数）
1. 了解医学病理切片图像中真皮区域分割研究背景，研 究意义，国内外在该领域的研究进展； 2. 熟悉MATLAB编译环境，能使用MATLAB编程语言对 核心算法进行仿真； 3. 理解Kmeans和LDA分类算法的原理，掌握医学病理切 片图像中真皮区域分割的实现流程，研究并实现基于 Kmeans算法和基于LDA算法的医学病理切片图像中真 皮区域分割算法，通过仿真实验结果比较两种分类算 法的优缺点； 4. 总结全文，提出分割算法改进的方向，并对下一步工 作做出展望。
• 假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： • （1）适当选择c个类的初始中心； • （2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c各中心的距离， 将该样本归到距离最短的中心所在的类； • （3）利用均值等方法更新该类的中心值； • （4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更 新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。 • 该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的 选择和距离公式。
•
• • •
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类 中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直 至达到算法终止条件。
基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代 的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 K-means算法的主要思想是基于使聚类性能指标最小化。这里所用的聚类准则函 数是聚类集中每一样本点到该类簇中心点距离平方之和，并使它最小化。
LDA线性鉴别分析法