基于Graph Cut 与区域生长的连续CT 图像分割算法
计 算 机 系 统 应 用 https://www.360docs.net/doc/7712416527.html, 2012 年 第21卷 第 9 期
206 经验交流 Experiences Exchange
基于Graph Cut 与区域生长的连续CT 图像分割算法①
宋子国, 战荫伟
(广东工业大学 计算机学院, 广州 510006)
摘 要: Graph Cut 方法用于医学图像分割具有精度高, 分割准确等优点, 但处理每一幅图片都需要用户选定对象和背景, 耗时较长. 区域生长方法适于对面积不大的区域进行分割, 分割速度快, 但需要人工选取种子点, 且在对比度低的情况下分割效果不理想. 针对医学CT 连续断层图像间相关性强特点, 提出一种把Graph Cut 方法和区域生长方法相结合的图像分割算法GCRGIS. 首先使用Graph Cut 法对连续断层图像的首幅图像进行分割, 以分割出的图像轮廓作为后幅断层图像待生长区域的边缘, 将边缘进行腐蚀后再进行区域生长, 分割出目标图像. 实验结果表明, 该方法处理连续CT 图像时仅需对首幅图像进行人工交互, 在后续图像的分割中避免了每幅图像都要人工交互的繁琐, 分割效果好, 速度快.
关键词: Graph Cut 方法; 区域生长; 图像分割; GCRGIS
CT Image Sequence Segmentation Algorithm Based on Graph Cut and Region Growth
SONG Zi-Guo, ZHAN Yin-Wei
(Faculty of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)
Abstract : Graph Cut algorithm applies to medical image segmentation has the excellence of high precision and high accuracy. But object and background seeds must be selected by intervention in all image. Region growth is good at segmenting small region object, but seeds must be selected first and the result is not accurate when low contrast. According to the strong relativity between medical CT image sequence, GCRGIS algorithm is proposed for the segmentation of medical image. Take the contour of the first image as the edge of the second image and then segmented by region growth after erode the edge. The result shows that this algorithm is high speed and high quality. It just needs to deal with the first image by intervention and to deal with next image automatic. Key words : graph cut algorithm; region growth; image segmentation; GCRGIS
随着医学成像在临床诊断和治疗中的作用越来越显著, 医学图像分割成为医学图像分析领域的一个挑战性的研究课题. 图像分割作为图像量化分析的第一步, 在图像分析中占有很重要的位置. 图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果和医生的诊断结果[1].
CT 技术的发展日新月异, 从早期单纯的头颅CT 发展为超高速多排螺旋CT. 在扫描频率和速度提高的同时,断层图像层厚也从早期的10mm 到现在的0.5mm 以下, 图像分辨率也达到了1024×1024, 对脑部的薄
层扫描获得的图像数量超过1000幅[2]. 在如此庞大的数据量情况下, 如果每幅图像都通过人工定性判读越来越不能满足临床的需要. 如能对感兴趣目标区域实现自动分割, 将极大提高诊断的效率和准确率.
目前的医学图像常用的分割技术主要是针对单幅图像进行的半自动分割, 每幅图像都需要人工交互实现分割,且处理医学图像实现复杂, 运算量大, 不够精确.
Graph Cut 法[3]能够精确分割出用户感兴趣的目标区域, 但是需要人工交互、计算量大. 如果每一幅图
① 基金项目:广州开发区科技计划(2010Q-P200);广州市科技计划(2010Y1-C611)
收稿时间:2012-01-05;收到修改稿时间:2012-02-27