基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及其應(yīng)用研究的中期報(bào)告

基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及其應(yīng)用研究的中期報(bào)告【摘要】醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，其在醫(yī)學(xué)影像診斷、手術(shù)導(dǎo)航、治療規(guī)劃等應(yīng)用領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。本文介紹了基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括基本的水平集算法、增量式水平集算法、快速水平集算法等，并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)基于水平集的方法在醫(yī)學(xué)圖像分割中存在的問題，提出了一種結(jié)合形態(tài)學(xué)重建和大津閾值分割的改進(jìn)方法，并在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了其有效性?！娟P(guān)鍵詞】水平集；醫(yī)學(xué)圖像分割；形態(tài)學(xué)重建；大津閾值。一、研究背景醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，其主要目的是將醫(yī)學(xué)圖像中所感興趣的區(qū)域從背景中分離出來，為醫(yī)生的診斷和治療提供更有效的信息。目前常用的醫(yī)學(xué)圖像分割方法包括閾值分割、邊緣檢測(cè)、區(qū)域生長(zhǎng)、水平集等。其中，水平集方法因其在處理復(fù)雜形狀和拓?fù)渥兓瘑栴}方面的優(yōu)勢(shì)，受到了廣泛關(guān)注。水平集方法是由Osher和Sethian于1988年提出的一種基于偏微分方程的曲線演化方法。其主要思想是將曲線定義為零級(jí)集合，通過演化過程，使曲線向感興趣的區(qū)域收縮，向背景區(qū)域擴(kuò)張，最終達(dá)到圖像分割的目的。隨著水平集方法在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的不斷應(yīng)用，出現(xiàn)了很多針對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化的方法，其中包括增量式水平集、快速水平集、融合水平集等。二、基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割方法1.基本水平集算法基本水平集算法是最早的一種水平集方法，其基本思想是將零級(jí)集合定義為曲線，然后通過偏微分方程來描述曲線的演化過程。該方法存在以下幾個(gè)缺點(diǎn)：（1）灰度不均勻背景下容易出現(xiàn)較大的內(nèi)測(cè)輪廓；（2）對(duì)初值敏感，可能會(huì)產(chǎn)生局部最優(yōu)解；（3）計(jì)算復(fù)雜度較高，運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)。2.增量式水平集算法增量式水平集算法是對(duì)基本水平集算法的一種改進(jìn)，其主要思想是將曲線按步長(zhǎng)進(jìn)行演化，善于處理復(fù)雜形狀和拓?fù)渥兓瘑栴}。該方法的優(yōu)點(diǎn)是可以避免產(chǎn)生較大的內(nèi)測(cè)輪廓，但其也存在一定的缺點(diǎn)，例如迭代次數(shù)較多，計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。3.快速水平集算法快速水平集算法是針對(duì)增量式水平集方法的缺點(diǎn)而提出的一種方法，其主要思想是通過邊界框和雙層網(wǎng)格的技術(shù)，將算法的時(shí)間復(fù)雜度從O(N^3)降至O(NlogN)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算速度快，但其也存在一些問題，例如收斂速度較慢，對(duì)初值敏感等。三、改進(jìn)方法針對(duì)基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割方法存在的問題，本文提出一種結(jié)合形態(tài)學(xué)重建和大津閾值分割的改進(jìn)方法，其主要步驟如下：（1）將醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建，得到一張經(jīng)過處理后的圖像；（2）對(duì)經(jīng)過處理的圖像進(jìn)行大津閾值分割，得到目標(biāo)區(qū)域的初值；（3）將初值作為水平集方法的初始化參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行演化，最終得到分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的改進(jìn)方法可以有效地解決水平集方法在醫(yī)學(xué)圖像分割中的局限性，具有較好的分割效果和計(jì)算效率。四、結(jié)論本文介紹了基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及其應(yīng)用中存在的問題，并提出了一種結(jié)合形態(tài)學(xué)重建和大津閾值分割的