基于改进的Snake模型的肝脏分割方法的研究

发布时间：2025-04-01 00:58

　　肝脏是人体最大的内脏器官,结构复杂,发病率高,在临床上有很大的诊断意义和研究价值。图像分割在医学图像处理中具有十分重要的意义,特殊器官的三维可视化、计算机辅助外科手术以及放射治疗等医学应用均建立在图像分割的基础上。例如,在研究肝癌识别和肝脏三维可视化技术时,第一步就是对肝脏进行精确分割。由于人体器官和组织结构的复杂性及密度的相近性以及成像设备的限制,肝脏在二维腹部CT图像中具有结构复杂、对比度低、不同组织相粘连、边界模糊等特点,在不同CT扫描层中的表现亦不相同,加大了肝脏分割的难度。 基于形变模型的分割算法在医学图像分割领域越来越活跃,其基本思想是建立模型的能量函数,在模型内部控制力和外部图像力的共同作用下使曲线或曲面演化,并使能量函数最小化,从而收敛到待分割区域的边缘。基于形变模型分割算法的优点是将图像数据、初始形状和目标轮廓统一于一致的数学模型中,缺点是形变模型对初始位置敏感,难以进入凹陷区域。 本文基于Snake模型和区域增长方法,提出了一种基于腹部序列CT图像的自动肝脏分割方法。首先对图像进行格式转换、去噪、增强等预处理,然后对图像中包含的肝脏区域数目进行判定,结合肝脏在...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1正常肝脏的CT图像

还清晰地显示出肝左、中、右静脉和门静脉及其走向。外缘紧贴腹壁，][{‘常肝脏组织的螺旋CT图像如图1.1肝脏边缘轮廓光滑，棱所示图1.1正常肝脏的CT图像Fig.1.1CTilnageofnaturalliver肝脏CT图像的显示，一般常用的有软组织窗(w20o一350....

图3.1月干脏分割流程图

3.1肝脏分割系统流程本文使用的图像是腹部序列CT图像，通过预处理、肝脏区域数目判定、单区域分害1J和多区域分割得到最后分割结果。具体肝脏分割流程如图3.1所示。NNN=lll利利利利利利利利利)}J邻邻邻邻邻邻邻邻邻邻闽闽值分害lJJJJJ层信息息息选取....

图3.2基于Window一Leveling算法转换的BMP格式灰度图像

pixel_bmP，表示腹部CT图像中的第i个像素数据转换为8位BMP格式灰度图像的像素灰度值，pixel，表示CT图像中的第i个像素数据。图3.2是一幅基于Window一Leveling算法将DICOM格式CT图像转换成8位BMp格式的灰度图像，window....

图3.5分段线性灰度变换示意图

‘l||||||||哎l||||一一基本原理图如图3.5所示:分段线性变换增强效果的好坏关键在于分段J点a，b的选取及其各段增强参数的选取。本文通过统计灰度直方图的方法了解肝脏的灰度分布，采用传统手工操作的方法来选取分段点a，b及其增强参数。，d。增强效果见图3.4(c)。从图中....

本文编号：4038694