医学图像分割

医学图像分割Tag内容描述：<p>1、医学图像分割介绍 许向阳 华中科技大学 医学图像信息研究中心 讨论内容 w分割概念 w分割方法的分类 w阈值分割 w区域生长分割 w交互式分割 w Live wire分割 w 形变模型的分割 w 模糊连接度的分割 w 基于代理机模型的分割 分割的概念 w将不同区域区分开来，这些区域是互不 相交的，每一个区域都满足特定区域的 一致性。 w其分割的目的是为了将感兴趣区域提取 出 来，从而为定量、定性分析提供基础， 同时它也是三维可视化的基础。 医学图像特点 w糊特、点不：均匀、个体差异、复杂多样 w灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 w伪影和噪声: 。</p><p>2、1,医学图像处理,信自学院生医系,2,4.1 图像分割概述 4.2 间断检测 4.3 边缘连接和边界检测 4.4 阈值分割法 4.5 基于区域的分割 4.6 数学形态学图像处理,第四章 医学图像分割,3,4.5 基于区域的分割,4.5.1 基本概念 4.5.2 区域生长 4.5.3 区域分裂与合并,4,4.5.1 基本概念,目标：将区域R划分为若干个子区域R1,R2,Rn，这些子区域满足5个条件： 1)完备性： 2)连通性：每个Ri都是一个连通区域 3)独立性：对于任意ij，RiRj= ,5,4.5.1 基本概念,4)单一性：即任何区域满足如下谓词（例如每个区域内的灰度级相等） P（Ri）= TRUE，i = 1,2,n 5)互斥。</p><p>3、基于局部和全局灰度信息的主动轮廓模型医学图像分割Sanping Zhou, Jinjun Wang n, Shun Zhang, Yudong Liang, Yihong Gong中国陕西710049咸宁西路28号西安交通大学人工智能与机器人研究所文献信息文献背景:2015年8月21号接收2015年9月21号修订2015年9月21号通过审核Shaoting Zhang确认关键词:医学图像分割 不均匀的水平集方法最大后验概率(MAP) 活动轮廓模型摘要本文针对医学图像分割提出了一种新的基于区域的主动轮廓模型水平集方法.我们基于高斯概率分布定义了一个统一的能量拟合框架来得到最大后验概率（MAP）估计.能量项由根据演化曲。</p><p>4、医学图像分割介绍,许向阳 华中科技大学 医学图像信息研究中心,讨论内容,分割概念 分割方法的分类 阈值分割 区域生长分割 交互式分割 Live wire分割 形变模型的分割 模糊连接度的分割 基于代理机模型的分割,分割的概念,将不同区域区分开来，这些区域是互不相交的，每一个区域都满足特定区域的一致性。 其分割的目的是为了将感兴趣区域提取出 来，从而为定量、定性分析提供基础，同时它也是三维可视化的基础。,医学图像特点,糊特、点不：均匀、个体差异、复杂多样 灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的。</p><p>5、1,医学图像处理,信自学院生医系,2,4.1 图像分割概述 4.2 间断检测 4.3 边缘连接和边界检测 4.4 阈值分割法 4.5 基于区域的分割 4.6 数学形态学图像处理,第四章 医学图像分割,3,4.5 基于区域的分割,4.5.1 基本概念 4.5.2 区域生长 4.5.3 区域分裂与合并,4,4.5.1 基本概念,目标：将区域R划分为若干个子区域R1,R2,Rn，这些子区域满足5个条件： 1)完备性： 2)连通性：每个Ri都是一个连通区域 3)独立性：对于任意ij，RiRj= ,5,4.5.1 基本概念,4)单一性：即任何区域满足如下谓词（例如每个区域内的灰度级相等） P（Ri）= TRUE，i = 1,2,n 5)互斥。</p><p>6、A b s t r a c t A b s t r a c t T h e s i sT i t l e ：R e s e a r c ho f T h r e eD i m e n s i o nM e d i c a lI m a g eS e g m e n t a t i o nM e t h o d s A u t h o r ：Q i a nH a i y o n g T h e。</p><p>7、第四章医学图像分割 3 4 6形态运算 形态运算的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状 达到图像分析和识别的目的 形态运算可以简化图像数据 在保持图像的基本特性的基础之上消除不相干的结。</p>