大脑区域图像分割

1、脑区域图像分割、任务分析医学领域中，为了满病情诊断、治疗案制定等需求，常常需要对病进扫描，从确定各内部器官的情况。深度学习法出现以前，这个过程主要是由医直接完成。尽管成熟医的判断精度较，但是培养这样的医需要很长的周期；且由于会受到诸如精限制、情绪波动等因素的影响，判断的精度存在不稳定性。因此，为了辅助诊断，减误诊的概率，现阶段的医学图像分析中经常会借助深度学习的法。医学图像分割主要处理的是医学领域所涉及到的各种图像的分割问题，如常见的核磁共振（MRI）扫描图像。其主要任务是，从这些医学图像中分割出兴趣区域，如特定器官部位、兴趣标（如肿瘤）等。与常活中常见场景的分割任务不同，医学图像（如MRI图

2、像）由于图像获取设备的影响，会出现对度低、信噪低、光强低等问题；且器官本存在运动和形变（如脏），个体之间也有差异。这些因素导致了医学图像分割的难度和其的算法设计特点。脑区域及形状个体差异意图下我们以脑区域分割为例，讨论下该任务的难点，并通过个应实例来进步理解医学图像中的脑区域分割问题。、难点介绍1. 脑部区域分割中的第个难点是将脑与脑（如头）区域区分开。在MRI图像的分割中，脑组织的亮度是个常重要的特征。然，由于MRI图像中存在的噪声、部分容积效应（PVE）、偏压场效应（bias field effect）等，使得基于亮度的分割算法很容易判断失误。 为了提升图像质量，种可的法是增加扫描时间。对

3、于MRI，扫描时间越长，分辨率越。然，在实际应中，成年脑MRI研究图像的获得时间在20分钟左右，从影响空间分辨率。显然，扫描时间越长（空间分辨率越）对分割效果的帮助越，但是这种操作需要考虑到病暴露在放射下的时间和对病的影响。3. /基于独像素或体元亮度（第顺序特征）的图像分割是可的，但这种操作要求兴趣标相对于背景的亮度存在较差异。最开始，通过迭代更新成员函数和聚类中实现标函数最化的表现不错，对于医疗图像中的噪声图像也可以顺利应对。Fuzzy C-MeansFCM）算法但需要注意的是，这种成功是因为FCN算法只利了每个像素的灰度信息并忽略了空间纹理信息。4. 噪声对于位置和空间约束是独的，从可以

4、利噪声的分布来实现降噪。但是，这种降噪过程中采的平滑操作同样也会影响其他噪声的空间信息，从使得处理后的图像丢失原始图像中的部分细节。因此，在抑制噪声的同时也需要考虑图像细节的保留问题。脑部MRI扫描图像三、难点解决思路1. 为了实现相对准确的分割，有种常的MRI数据预处理段，其中个重要操作是背景体元移除。其的是提取脑部组织，并将其与可能与脑部区域存在亮度重叠的脑部组织（如脂肪、头、脖等）分离，从帮助脑区域内部的分割。2. 如前所述，当亮度值受到诸如噪声、PVE、偏压场效应等MRI误差的影响时，基于亮度的图像分割算法常容易出错。因此，引并利待分割图像的空间信息就常重要。此时，提取的结果可以个再送分割算法。来表述，也可以成张如下图B所的只有脑部组织的新图，脑部组织提取意图。A.原始MRI图像；B.脑组织提取结果从模型度来看，给定脑部切，可以通过将FCM与马尔科夫随机场（MRF）结合的法提升分割精度。其中，FCM善于分析和利图像中的亮度信息，MRF则可以建模图像中的空间和上下关系。当然，这种组合只是提供了种思路，如何将基于亮度的分割法与空间信息相结合。四、应实例有了上述分析，下给出个具体的分割实例。