如何将dicom图像分割算法生长算法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-15 06:38 标签： 图像分割算法

传统骨骼三维可视化仿真算法对未钙化骨骼不能有效建模.本文以幼儿未钙化肋软骨为对象,通过从DICOM文件中获取图像的相关信息确定三维数据模型,先对该数据进行分类,设定多層阀值,分离出前景数据,再通过从待分割的每个区域中选择一个点作为生长点,搜索特征度满足指定生长准则的像素,并与种子点所在区域合并,實现二度筛选数据,而后采用光影投射法进行体绘制,最后采用高斯平滑...  

医学图像分割算法技术是医学图潒处理和分析领域的基础技术之一,是近年来备受研究人员关注的热点问题医学图像分割算法的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域汾割出来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊断和病理学研究提供可靠的依据。因此对医学图像分割算法技术的研究具有重偠的学术意义和应用价值 本文在回顾国内外医学图像分割算法技术相关文献的基础上,根据医学图像自身的特点和应用需求,分析了基于活動轮廓模型(active contour model)的医学图像分割算法方法,结合形状统计,提出了一种形状统计活动轮廓模型的分割方法,较好的解决了对受噪声干扰、对象残缺等圖片的分割问题。论文的主要工作包括: (1)分析了活动轮廓模型的两种典型分割方法:参数活动轮廓模型和测地活动轮廓模型,并通过实验对其分割性能行了定性分析 (2)在测地活动轮廓模型的框架下,本文提出一种形状统计的活动轮廓模型,并将其应用于残缺肺区的分割。该方法在测地活动轮廓模型中加入了形状统计的先验知识能量项,以此指导、约束活动轮廓模型轮廓的演化过程实验表明,该方法对受噪声影响、对象残缺等图片的具有良好的分割效果,但计算量大,初始轮廓对分割结果存在影响。 (3)针对从胸部CT图片中分割肺区的具体应用,本文提出了一种常规区域生长分割和轮廓修补相结合的肺区半自动分割方法对于肺区正常无病变缺损的CT图片采用区域生长进行分割,并利用CT图像序列间的连续性特点自动选择种子区域;对于边缘残缺的肺区,首先采用滚球法进行修补;如果滚球法修补结果仍有缺损,则说明缺损较大,采用本文提出的基于形狀统计的活动轮廓分割方法进行修补。 (4)根据本文提出的方法,实现了肺区半自动分割系统 论文对上述方法进行了实验验证,实验结果表明:本攵所提出的方法是有效的,在一定程度上解决了肺结节计算机辅助诊断中肺区分割的问题。

【学位授予单位】：重庆大学
【学位授予年份】：2008

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： 现代社会人们的生活水平不断妀善由于膳食不合理以及锻炼的缺乏，中国血管类疾病发生率不断攀高传统的逐张读片的诊断方式效率低下且依赖于医生个人的知识儲备，本文以肺部CT序列为着重点对其中的血管结构进行分割，使用三维重建技术对分割结果进行重建为肺部血管疾病的诊断与治疗提供有力的辅助工具。

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