医学图像分割方法综述38页PPT
合集下载
医学图像分割方法综述
区域增长方式的优点是计算简单。与阑值分割类似，区域增长也很少单独使用，往往是与其它分割方法一起使用，特别适用于分割小的结构如肿瘤和伤疤一区域生长的缺点是它需要人工交互以获得种子点，这样使用者必须在每个需要抽取出的区域中植人一个种子点同时，区域增长方式也对噪声敏感，导致抽取出的区域有空洞或者在局部体效应的情况下将分开的区域连接起来。为解决这些问题，等提出了一种同伦的(homotopiC)区域生长方法，以保证初始区域和最终抽取出的区域的拓扑结构相同。Shu一Yenwan等提出的对称区域增长算法L’51有效地弥补了原算法对种子点敏感和占用内存多的弱点，而且对标记3D连接对象和删除空洞的算法效率较高另外，模糊连接度方法与区域增长相结合也是一个发展方向在区域合并方法中，输人图像往往先被分为多个相似的区域，然后类似的相邻区域根据某种判断准则迭代地进行合并在区域分裂技术中，整个图像先被看成一个区域，然后区域不断被分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。分裂合并方法中，区域先从整幅图像开始分裂，然后将相邻的区域进行合并。
统计学要迭代运算，因此计算量相对较小。(2)能应用于多方法的实质是从统计学的角度出发对数字图像进行通道图像但是分类器同样没有考虑空间信息，因此建模，把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一对灰度不均匀的图像分割效果不好分类器还要求定概率分布的随机变量从观察到的图像中恢复实由手工分类生成训练集，而手工分类的工作量很大。际物体或正确分割观察到的图像从统计学的角度看同时，用小量的训练集训练的分类器对大量的样本就是要找出最有可能，即以最大的概率得到该图像空间进行分类时会产生误差，因为它没有考虑人体的物体组合来。从贝叶斯定理的角度看，就是要求出解剖机构的个体差异具有最大后验概率的分布聚类算法与分类器算法极为类似，只是它不需MRF本身是一个条件概率模型，其中每个像素要训练样本，因此聚类是一种无监督的(概率只与相邻点相关。直观的理解是，在MRF假、统讨一方法。因为没有训练样本集，聚类算法迭设下。大多数像素和其邻近的像素属于同一类。
统计学要迭代运算，因此计算量相对较小。(2)能应用于多方法的实质是从统计学的角度出发对数字图像进行通道图像但是分类器同样没有考虑空间信息，因此建模，把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一对灰度不均匀的图像分割效果不好分类器还要求定概率分布的随机变量从观察到的图像中恢复实由手工分类生成训练集，而手工分类的工作量很大。际物体或正确分割观察到的图像从统计学的角度看同时，用小量的训练集训练的分类器对大量的样本就是要找出最有可能，即以最大的概率得到该图像空间进行分类时会产生误差，因为它没有考虑人体的物体组合来。从贝叶斯定理的角度看，就是要求出解剖机构的个体差异具有最大后验概率的分布聚类算法与分类器算法极为类似，只是它不需MRF本身是一个条件概率模型，其中每个像素要训练样本，因此聚类是一种无监督的(概率只与相邻点相关。直观的理解是，在MRF假、统讨一方法。因为没有训练样本集，聚类算法迭设下。大多数像素和其邻近的像素属于同一类。
医学图像分割算法研究_ppt课件
目录
• • • • • • 一、研究背景及意义 二、医学图像分割方法简介 三、KMEANS算法实现 四、LDA算法实现 五、算法评估 六、主要参考文献
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。 •
•
阈值分割
• • 阈值分割 阈值法的过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰 度值就叫做“阈值”，把灰度值大于阈值的所有像素归为一类，小于 阚值的所有像素归为另一类。 • 阈值分割步骤
• 线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，是模式 识别的经典算法。它是一种有效的特征抽取方法。在1996年由 Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。 • 基本思想：将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到 抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本 在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该 空间中有最佳的可分离性。 • 作用效果：使用这种方法能够使在新的空间中有最小的类内距离 和最大的类间距离，即模式在该空间中投影后模式样本的类间散 布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。就是说，它能够保证 投影后模式样本有最佳的可分离性。
三、MATLAB中K-MEANS 算法实现
• K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 • • • • 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类
确定需要的分割阈值
阈值与像素值比较 划分像素
•
阈值分割方法 聚类法 KMEANS聚类算法 最大熵法 最小误差阈值选择法
医学图像分割介绍说明课件
详细描述
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
医学图像分割算法研究PPT课件
02 实时导航
在手术过程中，分割算法可以实时更新图像，帮 助医生精确控制手术器械，提高手术成功率。
03 机器人辅助
通过将分割算法与机器人技术结合，可以实现更 加精准和稳定的手术操作。
医学图像分析
定量分析
通过分割算法提取图像中的结构 信息，可以对病变部位进行定量 分析，为医生提供更准确的诊断
依据。
生理功能评估
智能化和自动化
随着人工智能技术的发展，医学图像分割算法正 朝着智能化和自动化的方向发展，以减少人工干 预和提高工作效率。
多模态医学图像分割
传统的医学图像分割主要基于单模态图像，而多 模态医学图像融合可以提供更多的信息，有助于 提高分割的准确性和可靠性。因此，多模态医学 图像分割成为研究热点。
个性化医疗
医学图像分割算法的应用领域
医学图像分割算法广泛应用于医学影像分析的各个领域，如放射学、病理学、眼科等。通 过对医学图像的准确分割，医生可以更加清晰地观察病变组织或结构，从而做出更加准确 的诊断和治疗方案。
02
医学图像分割算法分类
基于阈值的分割算法
总结词
基于阈值的分割算法是一种简单、快速的图像分割方法， 通过设置不同的阈值将图像划分为不同的区域。
02 血管识别
在心血管和脑血管疾病的诊断中，血管分割算法 可以帮助医生快速定位病变部位。
03 骨骼结构分析
在骨科疾病诊断中，骨骼分割算法能够提高医生 对骨折、畸形等病变的识别精度。
手术导航与机器人辅助手术
01 精准定位
通过医学图像分割算法，医生可以在手术前对病 变部位进行精确的三维重建，以便在手术中快速 找到目标。
跨模态医学图像分割技术的深入 研究
针对跨模态医学图像分割的挑战，未来可 以加强相关技术的研究，如特征融合、跨 模态转换等，以实现更准确的分割。
在手术过程中，分割算法可以实时更新图像，帮 助医生精确控制手术器械，提高手术成功率。
03 机器人辅助
通过将分割算法与机器人技术结合，可以实现更 加精准和稳定的手术操作。
医学图像分析
定量分析
通过分割算法提取图像中的结构 信息，可以对病变部位进行定量 分析，为医生提供更准确的诊断
依据。
生理功能评估
智能化和自动化
随着人工智能技术的发展，医学图像分割算法正 朝着智能化和自动化的方向发展，以减少人工干 预和提高工作效率。
多模态医学图像分割
传统的医学图像分割主要基于单模态图像，而多 模态医学图像融合可以提供更多的信息，有助于 提高分割的准确性和可靠性。因此，多模态医学 图像分割成为研究热点。
个性化医疗
医学图像分割算法的应用领域
医学图像分割算法广泛应用于医学影像分析的各个领域，如放射学、病理学、眼科等。通 过对医学图像的准确分割，医生可以更加清晰地观察病变组织或结构，从而做出更加准确 的诊断和治疗方案。
02
医学图像分割算法分类
基于阈值的分割算法
总结词
基于阈值的分割算法是一种简单、快速的图像分割方法， 通过设置不同的阈值将图像划分为不同的区域。
02 血管识别
在心血管和脑血管疾病的诊断中，血管分割算法 可以帮助医生快速定位病变部位。
03 骨骼结构分析
在骨科疾病诊断中，骨骼分割算法能够提高医生 对骨折、畸形等病变的识别精度。
手术导航与机器人辅助手术
01 精准定位
通过医学图像分割算法，医生可以在手术前对病 变部位进行精确的三维重建，以便在手术中快速 找到目标。
跨模态医学图像分割技术的深入 研究
针对跨模态医学图像分割的挑战，未来可 以加强相关技术的研究，如特征融合、跨 模态转换等，以实现更准确的分割。
医学图像分割介绍课件
区域生长分割
分割和特征提取方法中存在的问题
在图像的获取和特征提取过程中会产生不同程度的 噪声，使得提取到的特征点位置存在一定的误差， 要使一幅图像中的特征点精确匹配另一幅图像中的 特征点是很困难的； 从两幅图像中提取到的图像特征点集数目是不等的， 确定它们之间的对应关系较难； 一幅图像中的某些特征点在另一幅图像中没有相 对应的特征点，即存在着出界点； 特征点集之间的变换可能是刚性的，也可能是非刚 性的。
医学图像分割
基于边缘 利用区域之间差异性
并行微分算子 曲面拟合法 基于边界曲线拟合的方法 串行边界查找
阈值分割
阈值分割是最常见的一种分 割方法。它基于对灰度图像 的一种假设：目标或背景内 的相邻象素间的灰度值是相 似的，但不同目标或背景的 象素在灰度上有差异，反映 在图像的直方图上，不同目 标和背景则对应不同的峰。 选取的阈值应位于两个峰之 间的谷，从而将各个峰分开
阈值分割
CT图像 中皮肤 骨骼的 分割
阈值分割
阈值分割的优点 简单，常作为预处理方法 阈值分割的缺点
➢ 不适用于多通道图像 ➢ 不适用于特征值相差不大的图像 ➢ 不适用于各物体灰度值有较大重叠的图 ➢ 对噪声和灰度不均匀敏感
阈值分割
阈值分割的改进
•利用像素邻域的局部信息：基于过渡区的方法 •利用像素点空间位置：变化阈值法 •结合局部灰度 •结合连通信息 •基于是一项十分困难的任务， 至今仍然没有获得圆满的解决。
图像分割方法的分类
基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法 结合区域与边界信息的方法 图谱引导（Atlas-guided）方法 基于模糊集理论的方法 基于神经网络的方法 基于数学形态学的方法
医学图像分割
基于区域 利用区域之间相似度
医学图像处理与分析第六章 医学图像分割PPT课件
5586 4897 2283 3333
5586 4897 2283 3333
四、区域分割-区域增长
原图
种子点
T=2
T=6
T=1
四、区域分割-区域增长
❖特点 局部到全局，预先确定子图像 数目 种子点的选择 判断相似性的阈值选择 过大：误分 过小：无归属
四、区域分割-区域的分裂合并
原图
2次分裂
第六章 医学图像分割
第六章 医学图像分割
一、图像分割的目的与准则 二、边界分割 三、阈值分割 四、区域分割 五、分割的评价
图像预处理 像素
一、图像分割的目的与准则
图像分割
图像分析与理解 对象
一、图像分割的目的与准则
❖分割准则
每个像素有归属
仅属于一个子图像
同一子图像性质相近
不同子图像同一性质相差较大
确定闭合边界
灰度梯度的相似性
原图
灰度梯度（差分）
相邻边界梯度之差≤T 相邻边界梯度方向之差≤A
确定闭合边界
边界和噪声
原图
灰度梯度（差分）
252/152
?
确定闭合边界 边界跟踪法
二、基于边界的分割
❖沿边界划定子图像
左（右）手原则
其他方法
第六章 医学图像分割
一、图像分割的目的与准则 二、基于边界的分割 三、阈值分割 四、区域增长 五、分割的评价
二、基于边界的分割
❖原理 子图像间有明显边界 边界两侧像素属不同子图像、 有显著差异
❖边界的形成 人工确定
半自动确定
自动确定
二、基于边界的分割
二、基于边界的分割
❖边界自动确定方法 边界检测 梯度－差分法/交叉差分法 模板：Robert /Sobel/Prewitt/Laplacian 闭合边界 梯度相似性 边界跟踪
医学图像分割介绍课件
01
02
阈值分割对噪声较为敏感，噪声的存在可能会影响分割效果。
抗噪性能差
考虑区域特征
基于区域的分割方法考虑了像素间的空间关系和区域内的特征相似性，通过将具有相似性质的像素聚合成一个区域来图像质量的要求较低，适用于目标与背景差异不明显、光照不均匀、噪声较多的情况。
计算复杂度高
基于区域的分割方法通常需要迭代或动态规划来计算最优解，计算复杂度较高，耗时较长。
VS
利用边缘信息
基于边缘的分割方法利用图像中不同区域间的边缘信息进行分割，通过检测和跟踪边缘来实现图像分割。
对噪声敏感
基于边缘的分割方法对噪声较为敏感，噪声的存在可能会干扰边缘检测和跟踪。
对细节保留较好
基于阈值的分割方法
随着技术的发展，基于区域的分割方法逐渐兴起，如区域生长、分裂合并等。
基于区域的分割方法
利用图像中的边缘信息进行分割，如Canny边缘检测等。
基于边缘的分割方法
近年来，基于模型的分割方法成为研究热点，如水平集方法、变分法等。
基于模型的分割方法
02
CHAPTER
医学图像分割的基本原理
由于设备性能、采集参数等因素，医学图像中可能出现伪影。这些伪影可能导致图像分割算法误判，影响分割精度。
伪影
噪声
人体器官会随着呼吸、心跳等生理活动而发生动态变化，这要求图像分割算法能够适应这种变化，并准确地进行分割。
病变组织如肿瘤的生长、扩散等，也会导致图像的动态变化。分割算法需要能够识别并处理这些变化。
动态生理变化
病变组织的动态变化
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
深度学习技术为医学图像分割提供了强大的工具，通过训练深度神经网络，可以实现高精度的图像分割。
医学图像分割ppt课件
f b { fx b(x) : x D[b]}
对结构元素定义域D[b]中每 个点x将图像f平移x，再对每次 平移后的图像值加上b(x),对所有 和求最大值。
* 0 2 2 2 1
* 1 2 6 2 1
* 0 6 7 2 1 f * 1 1 6 1 *
* 1 0 2 2 1
13
4.6.3 形态运算举例
（1）噪声滤除
下面图像A是一幅受到噪声严重干扰的图像。内部有零散的蚀洞，外部还有一些 孤岛状的干扰。
用结构元素B对其进行如下的一组形态运 算：
{[(AB) B] B}B (A B) B
它的整个运算等价于先开后闭。具体的过程是，结构元素B对图像A先腐蚀。物 体周围整个小了一圈，孤岛小于结构元素，因而被消除。但是图像A内部的蚀洞 却被扩大了。紧接着再用同一个结构元素对上述结果进行膨胀，缩小的边缘得 到些恢复，蚀洞恢复近于原状。与初始的图像相比，图像A的四角变得圆滑。再 对结果图像膨胀，内部的蚀洞消失。最后再进行一次腐蚀，得到噪声全部去除 但有些圆角的图像，实现噪声滤除的效果。
* * 4 10 11 6 f1,0 4 * * 5 5 10 5
* * 5 4 6 6
* * * * * *
MAX
* 3 5 6 9 6
* 4 6 9 10 6
* 3 9 10 11 6 D( f ,b) * 4 5 9 10 5
* 4 5 5 6 6
20
灰度腐蚀作用是， 如果结构元素的值都是正的，则输出图像 比输入图像暗。如果图像中亮细节比结构元素小，可能被减弱或 消除。
21
原图
平坦结构元素膨胀
平坦结构元素腐蚀
灰度形态运算示例