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基于深度学习的医学图像分割方法研究共3篇基于深度学习的医学图像分割方法研究1基于深度学习的医学图像分割方法研究医学影像分析在临床诊断和治疗中扮演着重要的角色。
医学影像分析从图像中提取医学信息，帮助医生更好地诊断患者并制定治疗方案。
然而，大量医学影像数据需要分析，而且这些数据通常包含大量噪声和复杂的结构，因此对医学影像进行分析和诊断是一项具有挑战性的任务。
为了解决这个问题，深度学习技术已经被引入到医学图像处理中。
深度学习通过学习复杂函数来提取高级特征，已经在许多领域取得了卓越成果。
在医学图像处理中，深度学习技术能够自动提取和学习大量的特征，提高医学图像分割的准确性和速度。
在深度学习的基础上，研究人员提出了各种医学图像分割方法。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的模型之一，已经被广泛用于医学影像分割。
CNN模型能够学习到图像的局部特征，并将它们组合成更高级的特征，从而实现对图像的精细分割。
例如，一种基于CNN的医学影像分割方法是U-Net，该方法使用CNN网络进行学习和训练，并将输出的结果与输入的结果进行比较，再进行调整和优化，以实现更准确的分割。
此外，还有许多其他的深度学习模型被应用于医学图像分割中，例如递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、深度置信网（DBN）等，这些模型在医学图像分割中也表现出了很好的效果。
然而，采用深度学习方法进行医学图像分割时还存在一些问题。
首先，在医学图像分割中，显著的不均衡性是一个普遍的问题。
因为病变区域只占总体图像的一小部分，而正常区域则占大多数，导致算法倾向于错误地将病变区域划分为正常区域。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种方法，如加权交叉熵损失函数、Dice系数等。
除此之外，还存在一些问题，如样本缺乏和容易受到噪声和图像质量的影响等。
针对这些问题，研究人员在医学图像分割中采用了数据增强、自适应模型优化等方法，以提高模型的鲁棒性和稳定性。
综上所述，采用深度学习方法进行医学图像分割是一项具有前景的研究，但仍需要进一步完善和优化。
国际医学放射学杂志ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｄｉｃａｌＲａｄｉｏｌｏｇｙ２０21May 鸦44穴3雪：249-253人脑影像表型的基因组与暴露组广度关联研究于春水△【摘要】脑影像技术可以精确刻画人脑结构与功能，其个体变异决定了人类认知功能及神经精神疾病易感性的个体差异。
人脑结构与功能的个体差异与遗传变异、环境暴露、遗传-遗传交互作用、环境-环境交互作用及遗传-环境交互作用有关，需要从整个基因组和暴露组广度进行系统研究。
重点讨论基因组广度关联研究、暴露组广度关联研究、基因组广度遗传-遗传交互作用研究、暴露组广度环境-环境交互作用研究及基因组-暴露组广度遗传-环境交互作用研究在揭示人脑结构与功能个体差异成因中的潜在价值及其面临的挑战。
【关键词】磁共振成像；基因组；暴露组；人脑中图分类号：R394；R445.2文献标志码：AGenome -and exposome -wide association studies of human brain imaging phenotypes YU Chunshui △.Department of Radiology and Tianjin Key Laboratory of Functional Imaging,Tianjin Medical University General Hospital,Tianjin 300052,China.△E-mail:******************.cn【Abstract 】Human brain structure and function can be precisely characterized by brain imaging techniques and theirinter -individual variations are associated with individual differences in cognitive abilities and susceptibility to neuropsychiatric disorders.Individual differences in human brain structure and function can be attributed to genetic variations,environmental exposures,as well as gene -gene,environment -environment and gene -environment interactions.These effects should be unbiasedly investigated from the whole genome and exposome.Here,we discuss the potential values and challenges in investigating individual differences in brain structure and function by genome -wide association,exposome-wide association,genome-wide gene-gene interaction,exposome-wide environment-environment interaction and genome-exposome-wide gene-environment interaction analyses.【Keywords 】Magnetic resonance imaging;Genome;Exposome;Human brainＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ，２０21，44（3）：249-253作者单位：天津医科大学总医院医学影像科，天津市功能影像重点实验室，天津300052△E-mail ：******************.cn 基金项目：国家重点研发计划“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项（2018YFC1314300）；国家自然科学基金重点项目（82030053）DOI:10.19300/j.2021.S18881专家述评以MRI 为代表的脑影像技术可以准确评估人脑结构与功能，其个体变异决定了人类认知功能及神经精神疾病易感性的个体差异[1]。
从MRI体数据提取大脑表面形态的新方法北京生物医学工程 2000年第4期第19卷论著作者：罗述谦闫华王萍单位：首都医科大学生物医学工程系100054关键词：MR图像；皮层与颅骨剔除；表面重建；形态；轮廓摘要人脑形态研究在许多领域都有日益广泛的应用。
将人的大脑从MR图像体数据中提取出来是脑的可视化、形态学分析、脑图象配准等多种工作的重要基础。
本文结合解剖学知识、用基于灰度梯度的极坐标搜索方法从人脑 MR 图像自动剔除大脑皮层和颅骨及其它非脑成分，仅保留大脑部分。
此后，对于3D图像遍历，我们使用移动立方体法根据全部256种构型，通过查表法把位于大脑表面上的像素与大脑内部及图像背景分开，得到准确的大脑表面轮廓。
然后计算该表面轮廓的各个小三角形面片法线，结合适当的光照模型实现大脑表面形态的真实再现。
大脑的提取工作是在轴向的方向完成的。
但与轴向图正交的冠状图和矢状图显示结果表明，本算法对大脑部分的提取无论从哪一个方向来看都是很成功的。
A Method of Extraction of Brain Surface Morphology from MR Volume DataLuo Shuqian，Yan Hua，Wang Ping(Department of Biomedical Engineering, Capital University of Medical Sciences, Beijing 1000054)Abstract The study of morphology of humn brain has increasing applications in many areas. Extraction of cerebrum from raw MRI volume data is an important work for visualization of human brain, analysis of morphology and image registration. Using priors of anatomy, agrey level gradient based searching method in a polar coordinate system to remove cortex, skull and other no-cerebrum structures automatically from MR image of human brain is described in this paper. Then, For 3D image roaming, a mothod of cubic displacement was used based on all 256 possible configurations, a look-up table is used to get the accurate contour of brain surface by distinguishing pixels of brain surface from pixels of internal brain and the background. Then, normals of all the triangle facets of the surface contour are calculated, to re-display the surface morphology, combining with appropriate illumination model. Although the extraction of cerebrum is implemented in transverse slices, the reconstructed coronal and sagittal slices show the work is very succesful.Key words:MR image, Removal of cortex and skull, Surface rendering, Morphology, Contour0 引言脑表面形态的提取是脑的可视化、形态学分析、脑图像配准等多种工作的基础。
大数据下基于多尺度的脑肿瘤图像特征提取作者：王红欢陈芝薇吴真斌来源：《电脑知识与技术》2017年第14期摘要：大数据环境下的脑肿瘤图像的特征提取，根据不同的特征提取技术生成不同的特征向量将这些特征向量独立的保存在特征数据库中，通过计算机的辅助诊断，能够快速准确地判断出医学图像某些部位的正常与异常。
关键词：大数据环境；特征提取；颜色；纹理；形状中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）14-0167-021背景脑肿瘤的发病率逐年上升。
脑肿瘤在20-50岁间最为常见。
各项数据表明，脑肿瘤死亡率较高，进行研究治疗迫在眉睫。
但医疗行业遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，因而很多国家都在积极推进医疗大数据化发展。
大数据的意义在于，对大体量、高复杂数据、影像的挖掘和运用，让个性化、精准化的医疗服务成为可能。
2项目研究2.1大数据收集及数据预处理大数据的收集意义在于对大体量、高复杂数据、影像的挖掘和运用，让个性化、精准化的医疗服务。
大数据不依赖于随机取样，样本等于总体。
目前我们收集到300多组数据，主要包含3类肿瘤图像：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤。
数据集包含来自患者的切片。
医学图像常常存在很多问题，例如非均匀性，不一致性，噪声大，缺少结构等等。
所以要对数据进行预处理。
数据预处理就是通过计算机辅助进行各种加工。
处理手段有利用局部和卷积算子以及像素运算等技术对图像去噪与增强等等。
我们小组前期通过opencv3.2+vs做了算法比较。
也使用医学影像处理软件MIPAV对收集到的图像进行去壳以及灰度均衡化的预处理工作以及统一了所有数据的格式。
图1显示了MIPAV软件对脑肿瘤图像的恢复结果。
2.2特征提取在对医学影像分析，特征提取便是第一步。
根据不同的特征提取技术生成不同的特征向量将这些特征向量独立的保存在特征数据库中。
图像的特征提取就是把不重要的特征过滤，逐步提取重要的特征。
我们通过图像的颜色、形状、纹理分类多尺度提取图像特征。
2 Science Citation Index Expanded (SCI-E)4 Scopus：四、了解本专业十年来高被引论文Essential Science Indicators数据库中点击Highly Cited Papers (last 10 years)从Display papers from this field: 中选择你所在学科领域，从你所在学科领域的高被引论文中找出一篇，题目：A LEVEL SET METHOD FOR IMAGE SEGMENTATION IN THE PRESENCE OF INTENSITY INHOMOGENEITIES WITH APPLICATION TO MRI摘要（将英文翻译成中文）：摘要原文Intensity inhomogeneity often occurs in real-world images, which presents a considerable challenge in image segmentation. The most widely used image segmentation algorithms are region-based and typicallyrely on the homogeneity of the image intensities in the regions of interest, which often fail to provide accurate segmentation results due to the intensity inhomogeneity. This paper proposes a novel region-based method for image segmentation, which is able to deal with intensity inhomogeneities in the segmentation. First, based on the model of images with intensity inhomogeneities, we derive a local intensity clustering property of the image intensities, and define a local clustering criterion function for the image intensities in a neighborhood of each point. This local clustering criterion function is then integrated with respect to the neighborhood center to give a global criterion of image segmentation. In a level set formulation, this criterion defines an energy in terms of the level set functions that represent a partition of the image domain and a bias field that accounts for the intensity inhomogeneity of the image. Therefore, by minimizing this energy, our method is able to simultaneously segment the image and estimate the bias field, and the estimated bias field can be used for intensity inhomogeneity correction (or bias correction). Our method has been validated on synthetic images and real images of various modalities, with desirable performance in the presence of intensity inhomogeneities. Experiments show that our method is more robust to initialization, faster and more accurate than the well-known piecewise smooth model. As an application, our method has been used for segmentation and bias correction of magnetic resonance (MR) images with promising results.摘要翻译：真实图像的强度不均匀性往往会给图像的分割提供一个巨大的挑战。
Intelligent Algorithm
•智能算法
基于GrabCut的改进分割算法
!
王茜，何小海，吴晓红，吴小强
，
滕奇志
(四川大学电子信息学院图像信息研究所，四川成都610065)
摘 要：针对GrabCut
算法对于特征不明显、纹理复杂的图像分割效果不理想，且需要用户交互的问题，提
出一种基于GrabCut的改进分割算法％首先，运用图像增强，对特征不明显的图像进行改善，提高图像质 量&然后，利用YOLOv4网络对图像进行目标检测，获取前景目标所在矩形框位置，从而减少用户操作；其
次，
在高斯混合模型
(GMM)中加入图像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)
提取的像素纹理特征信
息，优化高斯混合模型参数，改进GrabCut算法，实现图像优化分割；最后
，将分割图像掩膜与原始图像结
合，得到原始图像％实验结果表明，对特征不明显、
纹理信息复杂的图像，
该算法分割效果更优％
关键词：GrabCut
; k
- means
;图像增强
；
图像分割
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI : 10.19358/ j.issn.2096-5133.2021.10.007
引用格式：
王茜,何小海,吴晓红,等.基于
GrabCut的改进分割算法[J],
信息技术与网络安全,
2021,40(10)
:
43-47,52.
An improved segmentation algorithm based
on GrabCut
Wang Qian , He Xiaohai , Wu Xiaohong , Wu Xiaoqiang , Teng Qizhi
(Institute of Image Information, School of Electronics and Information Engineering , Sichuan University ,
Chengdu 610065
, China)
Abstract: To slove the problem that GrabCut does not have satisfactory segmentation effect for images with obscure fea
freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍-回复FreeSurfer是广泛应用于人脑结构核磁共振成像（MRI）的数据处理软件。
其主要功能是在脑MRI图像上进行图像分割和脑区域标记。
本文将一步一步回答[freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍]这个主题。
首先，我们需要了解什么是结构核磁共振成像（sMRI）。
它是一种通过使用磁共振成像技术来获得人体组织结构图像的方法。
sMRI可以提供有关大脑灰质（GM）和白质（WM）的信息，包括它们的形状、位置和体积等方面。
然而，为了进一步研究和分析这些信息，需要一种自动化的工具来对sMRI图像进行分割和标记。
这就是FreeSurfer的作用。
FreeSurfer是一种广泛应用的开源软件，被用于对sMRI图像进行分割，提取脑区域和标记解剖结构（如皮质和皮质下结构）。
而FreeSurfer的输出结果主要包括两个部分：脑区域分割和脑区域标记。
脑区域分割是指将整个脑图像分割为不同的脑区域，以便更好地研究和分析它们。
FreeSurfer使用了一种称为自由形状适配（FSA）的技术来进行脑区域分割。
该技术基于一种模型，可以准确地将每个个体的脑形状与标准脑模型进行配准，从而实现准确的分割。
这些分割结果可以用来研究和比较不同个体之间的脑区域差异，以及在不同疾病状态下的脑区域变化。
另一方面，脑区域标记是指在分割结果的基础上，对每个脑区域进行标记，以便更好地了解其功能和位置。
FreeSurfer使用了先进的图像处理算法和知识库（FreeSurfer Desikan-Killiany Atlas），将每个脑区域标记为特定的名称和数字。
这些脑区域标记可以用来进行脑功能和结构的分析，并在研究中比较不同脑区域之间的关系。
FreeSurfer的输出结果通常以一种称为.nifti的文件格式保存。
这些文件包含了分割结果和脑区域标记的信息。
通过这些文件，我们可以进一步使用其他软件或工具来进行脑图像分析，例如脑体积的计算、脑网络的构建等。
