一种脑切片图像分割新法

1、一种脑切片图像分割新法1 引言随着数字人概念的提出，人体器官三维重建是目前图像处理中的一个研究热点之一，近年来，人们对CT断层扫描的医学图像进行三维重建的技术进行了深入的研究，取得了很好的效果，但CT图像灰度是以Hounsfield标度表示的，标度共有4095个梯度，映射到显示器的256个灰阶上后忽略了大量的灰阶，省去了很多细节，影响了三维重建的效果。于是人们开始着手用断面切削来采集数据。切削活体或近活体断面而采集到的数据成像是平面彩色的，分辨率高，具有更真实、颜色信息更丰富、能够体现精细复杂的结构、更能反应经络和病变细节等特点，成为新的重建数据源，而切片图像中各解剖结构的准确分割是制约模型重

2、建精度的关键因素。人脑解剖结构复杂，组织器官形状不规则，脑部切片图像中不同的组织相互包绕，各个组织间缺乏鲜明的边界和轮廓，分割难度更大。目前关于脑部切片图像的分割通常是将脑组织作为一个整体进行分割，即研究主要集中在颅骨和脑组织的分离，而对脑部图像中各个组织器官的分割研究甚少。由于技术的复杂性而成为切片图像三维可视化发展的瓶颈。但小器官的分割对医生判断患者疾病的真实情况并做出相应的诊断计划至关重要。目前已有学者研究出不少边缘检测、区域分割及目标提取的方法，最近研究有孙立晔等提到基于Markov随机场理论的鼠脑切片显微图像的分割研究1，李梭等提出的蜂窝状的交互式三维分割方法2，但尚没有一种普遍适用

3、图像分割方法，只是针对某一具体应用而采用相对行之有效的算法，专门对于人脑切片真彩色图像分割的研究相对更少，代表性的有巫兆聪等利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法3，对图片进行区域自适应阈值分割，提取分割标记，然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割，算法复杂，且仍会出现比较严重的过分分割现象；李中健等采用将Otsu算法推广到多阈值彩色图像分割中4，提出先在众多极大值中寻找有意义峰值，根据峰值将直方图划分成多个待分割区间，算法完整，但分割出的边界不够圆润；唐占红等采用MarchingCubes（MC）算法分割图像来重建5,MC算法其实质采用的是阈值分割算法，改进后限制了其应用范围.实施过程复杂

4、；文丽丽等提出了一种基于改进Snake模型的自动分割算法6，利用其能提取任意轮廓的优势来提取人脑切片图像中复杂的小脑结构，以实现整个脑部数据集中小脑组织的连续自动分割，实现了对小脑组织的单独分离提取，分割结果较为理想。但对于离散或梯度值变化较小的区域的精细分割效果不明显，且不能实现多层分割；与文章技术最近的是李敏等人提出的改进最大类间方差的方法7，但其改进方向是基于类方差，添加均方差，但算法中方差的迭代计算量较大，分割速度慢，必须在高性能的图像工作站上实现，不太实用。本文在这些基础上提出了一种基于Otsu分类后再手工指定基于若干个分割点，细分交叉部分，不同于迭代，也不同于手工分割，更不同于简单

5、的区域增长，引入等高线概念可轻松进行多层分割。实现效果基本达到多层分割要求，克服了计算量大和分割速度慢的缺陷。2 数据的获取将钻铣床所处的室内进行安装冷冻装置8，使室温可控制在0c-20C之间，解决汽化和冰霜问题；选择车祸死亡、家属自愿捐献供医学研究、无器质性病变和缺损的男性标本一具；选用红色乳胶填充剂预处理，将标本按照标准解剖学姿势定位后，置-30C冷库冷冻1周；选用立卧式（ZX5026）钻铳床，在刀盘平均装上3块（80m你30mm鸨钢铳刀；选择了佳能EOS7D数码相机，EF24mmf/1.4L镜头，采用垂直于切片面的角度拍摄，改造成支持计算机控制拍照；削切一次，采集照片一张。设备如图1.a所示。共获取0.1mm间距切片图像627张，大小为3024X2016象素、TIF格式，从头顶到下颌骨牌突部按0.5mm间距抽取用于重建的切片共计180张，以JPG格式保存，切片源图如图1.b所示。3 切片三维建模流程人体切片图像的三维建模主要是指以