作者:曹祺炜; 王峰; 牛锦 期刊:《现代电子技术》 2020年第03期
针对2D卷积神级网络不能够较好地提取各模态之间的差异信息,不同的图像层肿瘤大小差异显著,且分割精度低,单模态MRI无法清晰地反映GBM的不同组织结构,提出一种基于3D多池化卷积神经网络拟解决以上实际问题。将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出3D多池化卷积神经网络模型,通过多尺度的输入与多尺度的下采样,且在后端使用条件随机场(CRF)使图片尽量在边界处分割,增加图像的分割精度,克服脑肿瘤的个体差异,同时...
作者:胡玉进; 雷柏英; 郭力宝; 毛木翼; 靳泽隆; 陈思平; 夏焙; 汪天富 期刊:《中国生物医学工程学报》 2019年第05期
小儿超声心动图分割是后续生物学参数测量与疾病诊断的关键一步。目前,这主要依赖于超声医生的手动分割,不仅耗时耗力,而且由于它的重复性与冗余性,常常会导致不准确的分割。深度学习方法在自然图像处理领域已经取得令人瞩目的成果,因此提出应用深度卷积神经网络,从小儿超声心动图中学习有效特征,进行左心关键解剖结构的分割。具体来说,提出使用双路径分割网络(BiSeNet),通过两路分支网络,分别提取低层和高层的特征,然后送入一个特...
作者:段军; 位保振 期刊:《信息技术与网络安全》 2013年第16期
针对模糊C-均值聚类算法分割图像时容易产生模糊边缘的缺点,提出了一种结合图像梯度和模糊C-均值聚类的图像分割方法.该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把因模糊性而划分到目标区域的像素点与目标区域进行分离,同时利用区域增长方法找出干扰区域并删除.将该算法应用到胰腺ERCP图像分割,实验表明,改进算法能够比较准确地分割出图像中的目标,减少因模糊聚类产生的模糊边缘.
作者:朱红; 何瀚志; 方谦昊; 代岳 期刊:《徐州医科大学学报》 2018年第10期
为了提高医学图像分割效果,针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering Algorithm,DPC)截断距离与聚类中心需要主观指定的缺点,提出一种果蝇算法优化密度峰值参数的医学图像分割算法。首先使用变量量化表示聚类中心个数,再使用随机步长取代果蝇算法中固定步长,避免陷入局部最优;最后,采用果蝇算法迭代计算图像熵值得到最佳气味浓度值的方法优化选择截断距离dc和聚类中心,实现图像分割。仿真实验表明本文算法能够自...
作者:潘晓航 期刊:《电子技术与软件工程》 2018年第11期
随着影像医学在临床医学的成功应用,医学图像分割在临床诊疗中起着越来越重要的作用。分割算法的精准性将影响诊断结果和治疗方案,本文从医学图像分割几种常用的方法出发,结合医学图像的应用,总结了每种方法的优缺点,列举了每种方法的改进算法。最后,进一步阐述了图像分割技术的发展趋势。
作者:关天民; 刘光孟; 轩亮 期刊:《大连交通大学学报》 2019年第03期
基于开源软件开发包ITK,使用连接门限法和快速步进法分别完成对肺实质和脊柱的医学图像的自动分割,分割效果良好.通过对分割结果的对比分析,得出两种分割方法的适用对象.使用连接门限法分割CT序列图像,并输入到VTK中,实现了胸椎的三维重建.实验结果准确还原了目标组织空间位置、几何特征等信息,各脊柱块间没有粘连,能够满足医生对局部组织的观测需求.
作者:施宇; 夏平; 雷帮军; 师冬霞 期刊:《信息通信》 2018年第11期
针对医学图像分割中器官组织结构复杂重叠,且伴有噪声、局部容积效应、及伪影的问题,提出了小波域树结构MRF(wavelet tree-structured Markov random field,WTS-MRF)的医学图像分割算法。通过小波多分辨率分析描述医学图像的特征信息;在小波分解的每一尺度上定义相同的树结构MRF来表征医学图像特征信息间的联系。小波域树结构MRF模型包括层间小波系数四叉树结构和层内TS-MRF结构,层间小波系数结构具有一阶Markov性;层内TS-MRF模...
作者:刘辰; 肖志勇; 杜年茂 期刊:《计算机科学与探索》 2019年第09期
为了提高医学图像分割的精确性和鲁棒性,提出了一种基于改进卷积神经网络的医学图像分割方法。首先采用卷积神经网络对冠状面、矢状面以及横断面三个视图下的2D切片序列进行分割,然后将三个视图下的分割结果进行集成,得到最终的结果。其中卷积神经网络由编码部分、双向卷积长短记忆网络(BDCLSTM)和解码部分组成。为获取多尺度信息,扩大卷积层的感受野,编码部分使用不同大小的非对称卷积层和空洞卷积。此外,在编码和解码部分之间使...
作者:兰红; 韩纪东; 方毅 期刊:《科学技术与工程》 2018年第16期
医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在...
作者:郭璇; 郑菲; 赵若晗; 吴丹; 彭钰欣; 韩冬熇; 毛凌毓; 杨影; 叶佳慧; 纪杜娟; 董默 期刊:《软件》 2018年第03期
随着现代计算机技术及图像处理技术的快速发展,图像分割作为图像分析、理解的基础,在诸多领域具有广泛的应用,尤其在医学方面。医学图像分割是医学图像处理和分析的关键步骤,也是其它高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分。本文针对医学图像分割的分类、特征等进行了简要的介绍,对基于阈值的分割方法进行详尽的讨论并以计算机实际处理效果分析了各种基于阈值的分割方法的优缺点。
作者:丰艳; 陈一民; 吴志扬 期刊:《自动化仪表》 2005年第08期
针对医学图像以及医学观察的特点,提出利用Kohonen神经网络进行交互式的医学图像分割.针对常见的聚类数目确定方法在图像处理中存在的不足,本文提出神经网络中输出结点的个数(即图像分割的类别数)不是固定按照某一种或某几种以往常见的方法来确定,而是由医生根据分析病情的需要而动态决定,增加了灵活性和医生的自主性.另外,针对图像处理数据量大、处理速度慢的特点,利用PDS塔型数据结构提高图像分割的速度.
作者:金茜; 汪伟 期刊:《计算机应用研究》 2018年第11期
针对口腔视频图像中的牙齿形态特点,提出了一种基于改进控制标记符分水岭变换的牙体硬组织分割算法,进而为临床诊断、矫正、修复等提供参考。该方法首先对牙齿图像进行预处理,并结合牙体硬组织颜色特征分析,提取出牙体硬组织区域,作为初步控制标记符;其次,利用支持向量机对初步控制标记符进行分类优化,并经形态学操作处理后,提取出最终的控制标记符;最后,利用基于改进控制标记符的分水岭方法对图像进行分割,将视频图像分成同质区域...
作者:廖苗; 刘毅志; 欧阳军林; 余建勇; 赵于前; 张宝泽 期刊:《计算机辅助设计与图形学学报》 2019年第06期
针对腹部CT图像肝脏肿瘤对比度低、边界模糊、灰度多样等因素引起的分割困难,提出基于非线性增强和图割的肝脏肿瘤自动分割.首先根据肝脏区域灰度分布特性,采用自适应分段非线性增强和迭代卷积操作提高正常肝实质与肿瘤组织的对比度;然后将增强结果和图像边界信息有效地融入图割能量函数,实现肝脏肿瘤初步自动分割结果;最后采用三维形态学开操作对初步分割结果进行优化,去除其中的误分割区域,提高分割精度.在3Dircadb和XYH数据库上...
作者:张荣华; 吴益; 王亨; 肖磊; 唐劲天 期刊:《天津工业大学学报》 2018年第03期
为改善传统水平集方法对初始轮廓极其敏感、对复杂图像分割不准确的缺陷,提出一种改进的几何主动轮廓模型分割新方法,构造了新的边缘终止函数,在曲线演化过程中应用可变权系数,算法不依赖轮廓的初始位置,演化曲线也能快速地转化为目标边界.此外,该方法可以识别包含内边界的对象,多目标与尖角边界分割结果理想,可应用到医学图像分割.仿真表明:分割结果的J系数在0.91以上,D系数不低于0.95,算法准确性高.
作者:陈红; 吴成东; 于晓升; 武佳慧 期刊:《中国图象图形学报》 2018年第03期
目的医学图像分割结果可帮助医生进行预测、诊断及制定治疗方案。医学图像在采集过程中受多种因素影响,同一组织往往具有不同灰度,且伴有强噪声。现有的针对医学图像的分割方法,对图像的灰度分布描述不够充分,不足以为精确的分割图像信息,且抗噪性较差。为实现医学图像的精确分割,提出一种多描述子的活动轮廓(MDAC)模型。方法首先,引入图像的熵,结合图像的局部均值和方差共同描述图像的灰度分布。其次,在贝叶斯框架下,...
作者:魏本征; 尹义龙 期刊:《数据采集与处理》 2018年第03期
神经细胞图像分割对于神经科学研究具有重要应用价值。神经细胞亚显微结构的复杂性,以及透射电子显微成像(Transmission electron microscope,TEM)易出现的边界丢失、模糊等质量问题,使得神经细胞TEM图像的自动分割成为一个医学图像处理难题。基于神经细胞TEM图像的局部聚簇性特点,应用超像素技术,本文研究设计了一种基于局部特征约束的TEM图像分割算法。首先构建基于图模型的超像素图像结构表示,然后应用Markov随机场(Markov r...
作者:吴迪; 胡胜; 刘伟峰; 胡灵芝; 胡俊华 期刊:《中国医学物理学》 2018年第06期
医学图像分割结果的准确性对医生诊断病情并制定相应的治疗策略具有重要价值。针对现有的医学图像进行分割时由于没有考虑人类视觉显著性机制因素导致分割精度不高的问题,提出一种基于特征融合视觉显著性的医学图像分割方法。首先基于频率调谐生成待分割医学图像的显著图,得到图像的显著区域并突出医学图像的边缘轮廓,然后分别提取其颜色特征和纹理特征将其作为反向传播神经网络的输入向量,在此基础上用神经网络分类器模型对图像进...
作者:刘国才; 官文静; 田娟秀; 朱苏雨; 鞠忠建 期刊:《中国医学物理学》 2018年第07期
目的:评估一种肿瘤正电子发射断层扫描(PET)影像生物靶区的勾画新方法。方法:为有效区分PET影像中标准摄入值(Standard Uptake Value,SUV)相近的肿瘤区域和正常组织区域,首先计算肿瘤PET影像中每个体素点对应的自适应回归核,并将其集成到随机游走无向图的边权值函数中。然后利用三维自适应区域生长方法自动选取随机游走种子点,实现肿瘤PET生物靶区的自动勾画。结果:以临床放疗专家勾画的大体肿瘤区作为参考标准,本方法勾画...
作者:徐丽; 朱家明; 唐文杰 期刊:《无线电通信技术》 2018年第04期
针对医学图像的复杂多样性,易受到各种外在和内在因素的干扰,提出了基于非局部均值算法的双水平集医学图像分割模型。对于图像含有高噪声的问题,引入非局部均值方法对图像进行去噪处理,并在传统DCV中引入偏移场能量项,利用水平集算法对去噪后的图像再进行分割,得出最终的分割效果图。实验结果显示,该模型有较强的抗噪性,可强化图像边缘信息,得到较好的分割效果。
作者:邱明; 张二虎 期刊:《计算机工程与设计》 2005年第06期
图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术,是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分.医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,在临床诊疗中起着越来越重要的作用.到目前为止对医学图像的分割已有上百种方法,但还没有一个公认的最好方法,也没有一个判断分割是否成功的客观标准.总结了目前广泛应用的医学图像分割方法,讨论了每类分割方法的特点和其所适用的范围,说明了医学图像分割研究的目的及意义,展望了医学图像处理...