医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究课件

医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究董文欣医学病理切片图像中真皮区域分割算法1毕业设计(论文)的主要内容(含主要技术参数解医学病理切片图像中真皮区域分割研究背景,研究意国内外在该领域的研究进展2.熟悉MATLAB编译环境,能使用MATLAB编程语言对核心算法进行仿真3.理解Kmeans和LA分类算法的原理,掌握医学病理切片图像中真皮区域分割的实现流LDA区域分割算法,通过仿卖结巢比較种分类算缺点4.总结全文,提出分割算法改进的方向,并对下一步工作做出展望。毕业设计(论文)的主要内容(含主要技术2医学图像分割技术医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一,也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割开来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊疗和病理学硏究提供可靠依据。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及个体之间的差异性,一般将单一的图像分割方法应用于医学图像并不能得到理想分割效果,为此必须寻找一种有效的医学图像分割方法。医学图像分割技术3典型的图像分割方法典型的图像分割方法有阈值法,边缘检测法,区域法。分析各种图像分割方法可以发现,它们分割图像的基本依据和条件有以下4方面豢.(分割的图像区域应具有同质性,如灰度级别相近、纹理相似(2)区域内部平整,不存在很小的小空洞;(3)相邻区域之间对选定的某种同质判据而言,应存在显著差异(4)每个分割区域边界应具有齐整性和空间位置的准确性。现有的大多数图像分割方法只是部分满足上述判据。如果加强分割区域的同性质约束,分割区域很容易产生大量小空洞和不规整边缘:若强调不同区域间性质差异的显著性,则极易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失。不同的图像分割方法总有在各种约束条件之间找到适当的平衡典型的图像分割方法4Kmeans算法聚类算法中的一种常用箅法在模式识别和聚类中经常被使支其主要自的是Kmeans算法编辑便俱爱:简后终生对擎相个教某类对象K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法K-means算法的对象归类。通过迭代的万法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下(1)适当选择c个类的初始中心;到距离最短的中心所在对任意个样本,求其到c各中心的距离,将该样本归(3)利用均值等方法更新该类的中心值4)对于所有的个聚类中心如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离Kmeans算法5算法流程编辑首先从nη个数据对象任意选择κ个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开3具体流程编辑输入:k,data[n];(1)选择k个初始中心点,例如c[0]=data[o].ck1]=data1](2)对于data[0]-.data[n],分别与co].cK-1比较,假定与c差值最少就标记为(3)对于所有标记为点,重新计算c]={所有标记为的data之和标记为的个数(4)重复(2)(3直到所有c值的变化小于给定阈值。算法流程编辑6LDA线性鉴别分析法线性鉴别分析LinearDiscriminantAnalysis,LDA)有时也称FisherR0maF198095号的模的经地终漆有196年由Beumer思想是将高是天距性。因此,它是一种有效的特征抽取方法。使用这大散布矩阵最小就是说,它能够保证投影后模式样本有最佳的可分离性。LDA线性鉴别分析法7文献一医学图像分割方法综述ASURVEYONMEDICALIMAGESEGMENTATIONMETHODS图像分割是一个经典难题,·作者林瑶田捷随着影像医学的发展,图像作者单位中国科学院自动化研究所人工智能实验室北京,100080分割在医学应用中具有特模式识别与人工智能殊的重要意义本文从医学STICEIPKU应用的角度出发对医学图JournalPATTERNRECOGNITIONANDARTIFICIAL像分割方法,特别是近几年INTELLIGENCE来图像分割领域中出现的年,卷期):2019,15(2)新思路、新方法或对原有分类号关键词图像处理知识脉络方法的新的改进给出了医学图像分割知识脉络个比较全面的综述最后总机标分类号:V27TD5结了医学图像分割方法的在线出版日期2009年8月19日研究特点文献一医学图像分割方法综述8文献二基于区域显著性的彩色图像分割提出一种彩色图像分割算作者刘明媚法主要利用区域间显著性:件武汉科技大学信息科学与先是运用了Krneans聚类工程学院湖北武汉,430081的算法对彩色图像进行分刊名电子设计工程割然后分析彩色图像中的JournalElectronicDesign各个分割区域之间的对比年,卷(期2019,21(18)度值以及分割的区域在图TP391.4像中的位置关系,得到显著图像分割知识脉络Kmeans算法知识脉络显著性知识脉络性值根据需要设定显著性区域合并知识脉络阈值得到目标显著性区域imagesegmentatio并将其他非显著性区域合并以此达到目标区域与背机标分类号TN9TP3景的分离在线出版日期:2019年10月31日文献二9参考文献三基于多阈值单水平集方法的医学图像分割Medicalimagesegmentationbasedonmulti-thresholdsinglelevelset作者张娜张建勋王针对Chan-vese的无边界主动轮廓模型慧娟[2]史瑞芝[cV模型)只能区分前景与背景的缺点,AuthorZhangNa[1Zhang提出了一种基于多阈值单水平集的医学Jianxun[1]WangHuijuan[2]ShiRuizhi[1]图像分割方法,并将此方法应用于微创术的预处理中由于医学图像结构复杂,南开大学机器人与信息自动化研究所,天具有器官轮廓多连接等特点,因此使用常津,30007规的水平集方法进行分割往往不能取得刊名高技术通讯|STICEIPKU理想的效果而该方法采用修改目标泛函JournalCHINESEHIGH的方式引入多类分割具有多区域分割的TECHNOLOGYLETTERS特点只需经过一次单水平集的迭代循环2009,19(11)即可将图像根据灰度不同划分为多个区关键词橡像分割知识脉络域具有精确、快速等优点对不同的合单水平集知识脉络chan-vese(CV模型知成囹像和医学图像的实验结果表明,该方脉络多区域分割知识脉络法实现了快速精确的多区域分割,能很好medicalimagesegmentationsinglelevelsetChan-Vese地提取到医学图像中的骨骼轮廓分割刘CV)modelmulti-regionsegmentation果达到了预期水平在线出版日期:2019年1月18日参考文献三10医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究课件11医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究课件12医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究课件13医学