基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型的血管分割方法研究的開題報(bào)告

基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型的血管分割方法研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、選題背景在醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，血管分割是一個(gè)重要的問題。血管分割技術(shù)的研究將對(duì)心血管疾病、腫瘤、下肢靜脈病等疾病的診斷、治療和手術(shù)規(guī)劃等方面有著重要的意義。因此，近年來，血管分割技術(shù)的研究備受關(guān)注。目前，在血管分割領(lǐng)域，常用的方法有基于曲率的方法、基于閾值的方法、基于分水嶺的方法、基于前景/背景分離的方法等。這些方法各有優(yōu)劣點(diǎn)，但是，在進(jìn)行大規(guī)模的血管分割時(shí)，它們可能會(huì)出現(xiàn)分割漏洞、噪聲干擾等問題。因此，本文提出了一種基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型的血管分割方法。該方法結(jié)合了曲線演化和管狀約束，主要通過優(yōu)化活動(dòng)輪廓的形狀和灰度信息來實(shí)現(xiàn)血管的精確分割。相比于傳統(tǒng)的血管分割方法，該方法可以減少分割漏洞、噪聲干擾等問題。同時(shí)，由于管狀約束的引入，該方法可以更為準(zhǔn)確地對(duì)血管形態(tài)進(jìn)行建模。二、研究內(nèi)容本文的研究內(nèi)容包括以下方面：（1）基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行預(yù)處理，消除噪聲干擾和增強(qiáng)圖像的血管結(jié)構(gòu)；（2）基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型，實(shí)現(xiàn)血管的自動(dòng)分割。在該模型中，引入了基于先驗(yàn)信息的管狀約束模型，對(duì)血管形態(tài)進(jìn)行建模，并利用局部和全局的統(tǒng)計(jì)信息指導(dǎo)活動(dòng)輪廓的演化；（3）對(duì)比實(shí)驗(yàn)。本文將提出的方法與傳統(tǒng)的血管分割方法進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估其分割效果和特點(diǎn)。三、研究意義在醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，大量的疾病診斷和治療都需要對(duì)血管進(jìn)行精確的分割。傳統(tǒng)的血管分割方法可能會(huì)出現(xiàn)分割漏洞、噪聲干擾等問題，影響血管分割的精確性和準(zhǔn)確性。本文提出的基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型的血管分割方法，可以有效地解決上述問題，在血管分割領(lǐng)域具有很大的應(yīng)用前景。四、研究方法本文將采用以下方法進(jìn)行研究：（1）數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行預(yù)處理。該步驟主要包括圖像去噪和血管結(jié)構(gòu)增強(qiáng)。（2）基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型進(jìn)行血管的分割。該模型將利用局部和全局的統(tǒng)計(jì)信息，實(shí)現(xiàn)血管的自動(dòng)分割。（3）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文將分別采用提出的方法和傳統(tǒng)血管分割方法進(jìn)行血管分割，并將利用分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估提出的方法的分割效果和特點(diǎn)。五、進(jìn)度計(jì)劃1.文獻(xiàn)綜述：本月內(nèi)完成。2.預(yù)處理方法研究：下月完成。3.基于管狀約束活動(dòng)輪廓模型的血管分割方法研究：再下個(gè)月完成。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：第四個(gè)月完成。5.論文撰寫：第五個(gè)月完成。六、參考文獻(xiàn)1.LeiZhang,YangLiu,YaqiongLiuetal.AComparativeStudyofRetinalVesselSegmentationBasedonDifferentApproaches[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2018,66:1-8.2.ElenaSánchez-Lozano,JuliaF.Richter,ElmarWolfgangLangetal.VesselDetectionandSegmentationinRetinalImages:Semi-AutomatedApproachwithMultipleAlgorithmsFusion[C].InternationalWorkshoponOphthalmicMedicalImageAnalysis,Berlin,Germany,2017.3.XinZhang,ZhihuiJiang,YongXiaetal.ANovelBrainBloodVesselSegmentationAlgorithmBasedonMulti-ScaleEnhancementandStatisticalFusion[C].InternationalConferenceonImageandGraphics,Chengdu,China,2018.4.ChunhongLiao,JinglianDong,XiaoweiWuetal.AHybridBloodVesselSegmentationAlgorithmforFundusRetinaImageBasedonCombinationFramework