基于nystrom方法的水平集医学图像分割算法
基于nystrom方法的水平集医学图像分割算法
基于nystrom方法的水平集医学图像分割算法近几十年来，医学图像分割技术受到越来越多的关注，它给图像诊断和治疗带来了重大的变化。
为了更好地发掘和分析图像中的核心信息，再也无法满足于传统的分割方法。
Nystrom方法是一种基于局部线性建模的机器学习技术，它可以有效地将复杂的图像分割任务转换为简单的计算任务，被广泛用于数据挖掘、社会网络分析、语言处理以及图像处理等方面。
本文主要介绍基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法，并重点讨论其优点和不足之处。
一、Nystrom方法Nystrom方法是一种基于局部线性建模的机器学习技术，它能有效地将复杂的图像分割任务转换为简单的计算任务。
它的基本思想是，将待分割的图像划分为若干个小块，每一小块都拟合为一个局部线性模型，以此达到分割的目的。
Nystrom方法主要分为三个步骤：第一，选择一组样本点，用来拟合局部线性模型；第二，根据这一组样本点构建一个正定的拉格朗日方程，该方程的解能够估计出局部线性模型的参数；第三，利用经过优化后的参数，对整幅图像中的每一个点进行分类。
二、水平集医学图像分割算法基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法是一种有效的分割技术，它有助于更准确地估计图像中物体边界的位置，进而完成更加精准的分割任务。
水平集医学图像分割算法基于Nystrom方法，主要分为四个步骤：第一，从图像中提取一系列具有代表性的特征；第二，将这些特征投射到低维空间中，并建立局部模型；第三，根据这些模型估计图像中待分割物体的边界；第四，使用水平集理论，通过把图像划分为一系列的子图像，实现对待分割物体的最终分割。
由于水平集分割算法基于局部线性模型，能够有效减少运算量，提高分割精度，得到良好的分割效果，因此在医学图像分割中得到了广泛的应用。
三、优点和不足优点：1、Nystrom方法将图像分割任务从复杂的计算任务转化为简单的估计问题，能够有效缩短分割时间；2、水平集分割算法基于局部线性模型，能够有效减少运算量，提高分割精度，得到良好的分割效果；3、水平集分割算法可以自适应学习，即算法可以根据不同的图像参数，调整其参数，从而得到更加精确的分割结果。
利用Nystrom方法进行谱聚类及其在图像分割中的应用
谱聚类及其在图像分割中的应用
将谱聚类应用到图像分割中：图像分割问题可以理解为像素的聚类问 题。 像素之间的相似性度量：亮度，距离
存在问题：计算量大。W的阶数与图像尺寸的2次方成正比。
解决方法：1.利用W的稀疏性。2.利用随机采样估计W(本文方法）。
Nystrom方法
Nystrom方法：求解本征值问题
W ( x, y) ( y) ( x)
a
b
的数值近似解的方法
思想：将“无穷维矩阵”W(x,y)化为有穷维矩阵W(i,j)。取区间[a,b]上等间距 点 a1, a2 ,...an 用求和近似代替积分： ba n
n
分别令 似的φ(x)
W ( x, a ) (a ) ( x)
A W T B
其中C未知，需利用A，B估计C
B C
仿照Nystrom方法，先将A特征值分解为 U U T再将本征向量U扩展为W的近 似本征向量 U 再计算W的近似值 ˆ B A T U T 1 W U U T T 1 B B A B B U 可见，利用Nystrom方法得到的矩阵补全 C BT A1B
利用Nystrom方法进行谱聚类
及其在图像分割中的应用
谱聚类及其在图像分割中的应用
样本及其相似关系的图表placian
2Cut ( A, B) NCut ( A, B) vol ( A) vol ( B)
1/ 2
LD
(D W )D
1/ 2
I D
1/ 2
WD
1/ 2
准则函数的最小化问题可以转化为求L的特征向量的问题(Shi and Malik)整数规 划→实数规划
医学影像处理中的图像分割算法技巧
医学影像处理中的图像分割算法技巧医学影像处理在医学领域中扮演着极为重要的角色。
通过对医学图像进行分析和处理，可以帮助医生进行诊断、治疗和手术规划等。
图像分割是医学影像处理中的一个关键步骤，其目的是将医学图像中的组织、器官或病变区域与背景分离开来。
医学图像分割的问题相对复杂，主要由于以下几个方面的挑战：灰度不均匀、噪声、图像模糊、部分遮挡和医学图像的多样性。
为了解决这些挑战，许多图像分割算法被开发出来，下面将介绍一些常用的医学影像处理中的图像分割算法技巧。
1. 阈值分割算法阈值分割是最简单且易于实现的分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像中的像素分割为两个区域：前景和背景。
通过选择适当的阈值，可以将感兴趣的区域与背景区域有效分离。
然而，在医学图像中，灰度值的分布可能不均匀，导致阈值分割效果较差。
2. 区域生长算法区域生长算法从用户指定的种子点开始，逐渐生长一个区域，直到达到某个停止准则。
该算法基于图像中相邻像素的相似性，将具有相似特征的像素归为一个区域。
区域生长算法对医学图像中的低对比度区域和均匀区域分割效果较好。
3. 边缘检测算法边缘检测是医学图像分割中常用的技术之一。
它通过检测图像中的边缘或强度变化来分割图像。
边缘检测算法常用的方法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算法能够有效地检测到医学图像中器官和病变的边界，但在存在噪声和不规则边缘的情况下可能会产生较差的结果。
4. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种基于聚类的分割方法。
它通过将图像中的像素分配到不同的聚类中心来实现分割。
与传统聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个聚类，给出每个像素属于每个聚类的概率。
这种方法在医学图像处理中表现良好，尤其是对于灰度不均匀和存在噪声的图像。
5. 水平集算法水平集算法是一种基于曲线演化的分割方法。
它通过定义一个水平集函数来表示图像中的前景和背景区域，并利用曲线演化的过程将水平集函数逐渐收敛到真实分割结果。
一种改进的Nystrom谱聚类图像分割算法
一种改进的Nystrom谱聚类图像分割算法
印世乐;曾志勇
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2014(0)4
【摘要】基于图论的图像谱分割是近年来研究热点.本文针对在高分辨率图像的分割中,相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的构造数据量大,比较耗时的缺点,提出用基于方差增量的Nystrom方法有效减少矩阵规模,并且采用基于余弦相似度构造权值矩阵,避免了传统的利用高斯公式需人工选择尺度参数.最后,通过在Berkeley图像库上的图像分割实验表明了本算法的可行性和有效性.
【总页数】5页(P20-23,28)
【作者】印世乐;曾志勇
【作者单位】云南财经大学信息学院,云南昆明650221;云南财经大学信息学院,云南昆明650221
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于加速k均值的谱聚类图像分割算法改进 [J], 李昌兴;黄艳虎;支晓斌;谢笑娟
2.基于Nystrom方法的图像谱分割算法的聚类改进 [J], 陈应良;王士同;钱蓉
3.基于改进谱聚类的图像分割算法 [J], 关昕;周积林
4.一种改进的自适应谱聚类图像分割算法 [J], 陈姿羽;黄靖;李伟鹏
5.基于改进谱聚类的医学图像分割算法 [J], 周燕琴;吕绪洋;田春梅;李超强
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基于Nystrom方法的图像谱分割算法的聚类改进
基于Nystrom方法的图像谱分割算法的聚类改进第29卷第13期VO1.29NO.13计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2008年7月July2008基于Nystr6m方法的图像谱分割算法的聚类改进陈应良,王士同,钱蓉(1.江南大学信息工程学院,江苏无锡214122;2.安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002)摘要:基于图论的图像谱分割是近年来国际图像分割领域的一个热点,但必须构造亲和力矩阵,而构造亲和力矩阵要耗费大量的计算时间,于是有研究者提出可以用Nystrbm采样对亲和力矩阵及其主特征向量估计实现最终的图像分割.对Nystr6m方法用于对亲和力矩阵及其主特征向量的估计进行介绍,并对此进行了具体的实现及分析.针对用传统的k-means方法实现对最后的特征向量的聚类的缺陷,设计了简单有效的聚类算法得到了比较理想的效果.关键词:图像分割;谱分割;聚类;最小割集;Nystr6m估计中图法分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1000.7024(2008)13.3399.03 ImprovedclusteringforspectralgroupingbasedonNystr6mmethod CHENYing—liang,WANGShi—tong,QIANRong(1.CollegeofInformationEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China;2.CollegeofComputer,AnhuiUniversityofTechnology,Maanshan243002,China) Abstract:Specialgraphtheoreticmethodshaverecentlyshowngreatpromisefortheimagesegmentation,unfortunately,theneedto computetheaffinitymatrixpresentsaseriouscomputationalproblem.So,wecanapproximat etheaffinitymatrixanditsleadingeigen—vectorsforpartitioningtheimagefinally.Introductionandanalysisofspectralgroupingusing theNystr6mmethodaregiven,andthealgorithmisimplemented.Atlastanadvancedclustermethodinsteadofk-meansisdesigneda ndabetterresultisobtained.Keywords:imagesegmentation;spectralgraphpartition;clustering;normalizedcuts;Nystr 6mapproximation0引言图像的谱分割技术近年来在国际上的图像分割领域内表现出了良好前景,但在国内相关的报道却很少.其传统方法是:将原图像映射为带权的无向图,把像素视为节点,用相应的相似度距离公式计算任意两个节点的距离,视为两点之间的权值,再利用最小剪切准则得到图像的最佳分割.其中具体的实现需要计算亲和力矩阵,该矩阵元素分别表示任意两像素点之间的相似度距离,所以对m*n的图像必须计算女H)(维的亲和力矩阵,针对这种耗时的传统方法,有研究者提出了用Nystrbm方法对亲和力矩阵进行估计,并能直接依此估计出应用于最后分割的亲和力矩阵的主特征向量,大大的减少了计算时间,却不影响分割结果!本文旨在介绍和分析这种基于Nystr6m方法的谱分割,与经典方法比较,并对此方法引进先进的聚类算法,实现最终的分割.1谱分割基本理论1.1基于图论的图像分割的基本理论基于图论的图像分割与图像的谱分割在本质上是一致的,该方法是将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割.设原图像有m*/'/个像素点,将其映射到一个带权的无向图G=(,像素集被看作节点集边缘集被看作边集E,其中两个像素点之间的权值是通过相似度距离公式(权函数)得到的,可以存放在亲和力矩阵中.为了实现G的最佳分割,可以根据目前的最优割集准则:Minimumcut,Averagecut,Normalizecut,Min.MaxCuRatiocut,Bcutt51,Nestedcut,Forground.cut等来完成任务,其中最优割集准则的实现方式一般有两种:一种是最优准则转化为求解矩阵方程[2-31另一种方法是使用所定义的准则直接进行图缩减l.通过以上不同手段可以实现图的最佳分割.例如:将图G分割成为两个部分A,B,则将此图二值划分的代价函数c删,=∑最小时即为最佳划分,其中为亲和力矩阵元素,表示像素之间的连接权值.1.2谱分割的基本知识图像的谱分割方法是直接对原图像构造亲和力矩阵或Laplaciml矩阵正,然后求解矩阵的特征矢量(是最优割集的一收稿日期:2007—07—29E—mail:************************作者简介:陈应良(1983一),男,安徽怀宁人,硕士,研究方向为人工智能,模式识别;王士同(1964一),男,江苏扬州人,教授,博士生导师,研究方向为人工智能/模式识别,神经模糊系统,生物信息学及其应用;钱蓉(1982一),女,安徽含山人,硕士,研究方向为人工智能,数据挖掘.-——3399-——种实现方式)并以此为基础直接或进一步构造特征矢量指导分割.常见的谱分割参见文献[7】,[8】;常见的谱分割中,使用NCut(normalizecuts)~r]集的方法最经典,其基本思想如下:设原始图像有m*gt个像素,将该图像映射为图G=(V,日,其中表示节点集(即m*n个像素点),E表示边集(任意两个像素点之间的权值),可以存放在亲和力矩阵中.的构造方法为:将原图像中的像素m*n从左到右单行有序排列,作为的行序列和列序列,元素的值表示第i个像素和第,个像素的相似度距离.为了把图最佳二值分割为A,B使AUB=n=⑦,且,之间相似度最小,内部相似度最大.令cut(A,B)表示集合A,B之问的权值之和:cut(A)= ∑,第i个节点的度定义为=∑,,集合的容量表示里所有元素度的;~Ivol(A)-二∑,因此为了得到,B之问最佳二值分割,必须使得标准割集Ncu~A)最小,Ncut(A,B)-二cut(A,B)+cut(A,B),其中soc(A,叻-二∑.为了找到合适的和使得NCut(A,)取得最小,即实现该图像的最佳分割,根据图谱理论和文献[2】,可以近似的通过计算氏矩阵￡= D(上)一D=,_DWD的第二最小特征值对应的特征矢量对图行指导二值分割,将图像分割为,两个部分,得到很好的分割效果!其中D是Ⅳ的对角矩阵,D.以上方法归结为图划分的问题转化为求解矩阵特征值和特征矢量指导图分割问题.2基于Nystr6m方法的谱分割2.1基本理论"理论和实践表面,谱分割的分割效果和发展前景都很不错,但仍有许多不足之处.最明显的就是随着图像的增大,亲和力矩阵成幂级数增长,一个256*256的图像需要计算65836*65836维的亲和力矩阵,不但会引起计算机内存不够, 而且会浪费大量的计算时间,更谈不}二计算亲和力矩阵的特征矢量了.研究表明,通过Nystr6m采样方法来估计亲和力矩阵及其主特征向量,就很好的解决了上述问题,基本思路与经典的谱分割比较:经典的谱分割用的是图像的￡氏矩阵￡=D(上)一D=,一DWD,求此矩阵的第一最小特征值对应的特征向量对图像进行二值指导分割,可以使用递归的方法对图像进行多次分割,以实现最终目的,参考文献[4】.而基于Nystr6m采样方法的谱分割使用的特征式系统是DWD,求此式的k个主特征值对应的特征矢量,按列排好序后,把每个像素嵌入到一个k维的行向量,再对这些向量使用k—means方法聚类,从而实现了对图像的分割.基于Nystr6m采样方法的谱分割的主要理论如下:设原图像有Ⅳ个像素,从中随机的选取m个像素点,还剩下n个像素点<<),则可以按照下列顺序构造亲和力分块矩阵IA.Br'l,其中∈m?m∈m,c∈,分块表示个随机像素点之间的亲和力矩阵,JB表示m个随机像素点I—j剩下的n个像素点之间的亲和力矩阵,C表示剩下的个像素点之间的亲和力矩阵,由于Ⅳ,所以矩阵C很_人,然而可以通过Nystr6m采样方法用JBT,4JB来估计cI,因此重新排序的亲和力矩阵的-——3400-——估计矩阵可以表示为:=;AB～,l,所以就不必花费大量的时间计算亲和力矩阵.而我们希望得到的是亲和力矩阵的主特征向量,可以通过以下方式来估计主特征向量,在简化问题分析的情况下,我们首先假设计算两个像素点的相似性的权函数使得亲和力矩阵为正定矩阵,这种函数很多,我们可以使用高斯权值的马氏距离.=e-I/2(~,-*AY"(x,-O其中,Xi,而表示像素点i和_,的特征向量(可以取空间和颜色),∑表示像素点的协方差矩阵.因为矩阵可以对角化为A-二UA,令为的估计特征矢量,通过Nystr6m的扩展方法得到U=};一j,但是并不是正交化的,必须正交后才能使用.由于做出前面的假设,用的是高斯权值的马氏距离,所以矩阵是正定的,因此可以用如下方法对正交化:令"为对称且正定的矩阵的平方根,定义S=A+A曰曰,把正交化为S=UsA,则正交化为V AV",其中l:-112UsAs,参见文献[9】.所以V就包含了所需要的主特征向量.经过文献[9】的简单嵌入处理,把矩阵V经过变换取靠前的nvec个特征向量,存放在N*nvec的矩阵E中,则E中的行向量分别对应抽样后重新排序的图像的像素,困此就可以使用k—means对E 的行向量聚类,即对对应的像素点聚类,从而实现对重排后的像素的分割,把抽样后的元素还原到原来的位置就实现了对原图像的分割.如果没有使用高斯权值马氏距离这样的正定核,可能矩阵不正定,则V的正交化方法参见文献[9】,注意一个问题,以上所有过程是对亲和力矩阵以及它的主特征向量估计,可是我们需要的是特征系统D一WD的主要特征矢量.可以做这样的处理:在估计出lA一,l后,可以通过计算该矩阵的行和作为对角矩阵D的对应对角线上元素.可估计=lj0其中日…b∈,分别表示A和的行和,bc∈,表示的列和.因此DWD可以通过对估计出来的如下的构造得到:一—,f1,…,和风一告,i=l,…,,J=l,…做好这种dddd】+『1变换后,把相应的A和的值代入上述的={二UsAs,【J得到的就是我们需要的DWD的正交特征列矢量,可以做如上的变换,由V求得,再对的行向量聚类依次实现最终的分割.2.2实验描述和分析文献[3】证明,只需对原图像采样1%即可以得到较高的估计质量与较好的分割效果.本实验使用128"128的灰度图像,提取三维的特征值向量,分别为像素点的横纵坐标和灰度值,从128"128=16384个像素点随机抽取100个,使用高斯权值的马氏距离:e112(*,,其中x,而表示像素点i和7的特征值向量,∑为原图像中所有像素点特征值向量的协方差矩阵,为了更清晰的看到分割效果,采用50个主特征向量做指导分割(主特征向量个数可以自己根据具体图像选定, 后面所有实验和算法都是以50个主特征向量为基础,其它情况与此类似).5结束语本文提出了一种带启发性变异的粒子群优化算法(HMPSO),与基本PSO相比,该算法具有速度快,精度高的特点.与其它加入了变异的PSO相比,该算法收敛速度和运行时间均更优,对于某些问题,精度也更高,且没有复杂的参数需要调整,具有更广泛的适用性.如果更好地利用变异算子, 提高粒子群优化算法的性能和普适性,是今后的研究内容. 参考文献:[2][3][4][5][6】[7]TuZhenguo,LuY 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LeandroNdeCastro,FernandoJV onZuben.Learningandopti—mizationusingtheclonalselectionprinciple[J].IEEETransac—tionsonEvolutionaryComputation,2002,6(3):239—251. WangLipo,LiSa,TianF,eta1.Anoisychaoticneuralnetwork forsolvingcombinatorialoptimizationproblems:Stochastic chaoticsimulatedannealing[J].IEEETransactionsonSystems, ManandCybernetics,PartB,2004,34(5):2119—2125. KrzysztofSocha.ACOforcontinuousandmixed—variableopti—mization[C].ANTS2004,LNCS3172,2004:25—36. ShiYEberhartRC.Fuzzyadaptiveparticleswarmoptimization [C].Seoul,Korea:ProceedingsoftheCongressonEvolutionary Computation,2001.DanielWBoeringer,DouglasHWerner.Particleswarmoptimi—zationversusgeneticalgorithmsforphasedarraysynthesis[J]. IEEETransactionsonAntennasandPropagation,2004,52(3):771-779.AsangaRatnaweera,SamanKHalgamuge,HarryCWatson.Self-oranizinghierarchicalparticleswarmoptimizerwithtime—varyingaccelerationcoefficients[J].IEEETransOnEvolutio—naryComputation,2004,8(3):240—255.[8]EberhartRC,ShiYParticleswarlTloptimization:developments, applicationsandresources[C].ProceedingsoftheIEEECon- gressonEvolutionaryComputation.Piscataway,NJ:IEEESer- viceCenter,2001:81—86.[9]BerghF.EngelbrechtAETrainingproductunitnetworksusing cooperativeparticleswarmoptimizers[C].Washington:Pro—ceedingsofInternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2001:126—131.[10]HuXiaohui,ShiYuhui,EberhartR.Recentadvancesinparticle swarm[C].EvolutionaryComputation,2004:90—97.[11]吕振肃,侯志荣.自适应变异的粒子群优化算法[J].电子, 2004,32(3):416—420.[12]RobinsonJ,SintonS,RahraatSamiiYParticleswarm,genetic algorithm,andtheirhybrids:optimizationofaprofiledcorru- gatedhornantenna【C】.SanAntonio,TX:IEEEAntennasand PropagationSocietyInternationalSymposiumandURSINa—tionalRadioScienceMeeting.2002:314—317.[13]付国江,王少梅,刘舒燕,等.改进的速度变异粒子群算法[J】.计算机工程与应用,2006,42(13):48—50.[14]寇保华,杨涛,张晓今,等.基于交叉变异的混合粒子群优化算法[J].计算机工程与应用,2007,43(17):85—88.[15]陈君波,叶庆卫,周宇,等.一种新的混合变异粒子群算法[J]_计算机工程与应用,2007,43(7):5961.[16]LeungYiu—Wing,WangYuping.Anorthogonalgeneticalgorithm withquantizationforglobalnumericaloptimization[J]_IEEE TransactiononEvolutionaryComputation,2001,5(1):41-53.[17]Y aoXin,LiuY ong,LinGuangming.Evolutionaryprogramming madefaster[J].IEEETransactiononEvolutionaryComputation, 1999,3(2):82—102.(上接第3401页)参考文献[2][3][4][5][6]闰成新,桑农,张天序.基于图论的图像分割研究进展[J].计算机工程与应用,2006,42(5):11-14.ShiJ,MalikJ.Normalizedcutsandimagesegmentation[J]_ IEEETransonPAMI,2000,22(8):888—905.DingC,RenXZhaH,eta1.Spectralmin—maxcutforgraph partitioninganddataclustering[C].ProcoftheIEEEIntlConf onDataMining.Florida:IEEEComputerSocietyPress,2001: 107—114.WangS,SiskindJM.Imagesegmentationwithratiocut[J].IEEE TransonPAMI,2003,25(6):675—690.ScanlonJ,FloridaN.Graph—theoreticalgorithmsforimageseg—mentation[c].ProcoftheIEEEInternationalSymposiumon CircuitsandSystems.Florida:Orlando.1999(6):141—144.V ekslerO.Imagesegmentationbynestedcuts[C].Seattle:Proc .——3406 IEEECSConfComputerVisionandPatternRecognition,2000: 339—344.[7】NgAJordanMI,WeissY.Onspectralclustering:Analysis andanalgorithm[J].NIPS2001:849—556.[8]WeissYSegmentationusingeigenvectors:Aunifyingview[C]. Bangkok:ProcIEEEIntlConfComputerVision,1999(2): 975—982.[9]FowlkesC,BelongieS,ChungEeta1.Spectralgroupingusing theNystr6mmethod[J].IEEETransactionsonPattemAnalysis andMachineIntelligence,2004,26(2):214—225.[10]FowlkesC,BelongieS,MalikJ.Efficientspationtemporalgrou- pingusingtheNystr6mmethod[C].Hawaii:ProcIEEEConf ComputerVisionandPatternRecognition,2001:231—238.[II]BelongieS,FowlkesC,ChungEeta1.SpectralpartitioningwithindefinitekernelsusingtheNystr6mextension[J].ECCV,2002 (3):531.542.。
基于水平集的医学图像快速分割方法
基于水平集的医学图像快速分割方法
付增良;周健;叶铭;魏高峰;苏永琳;王成焘
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)024
【摘要】针对高噪声、低对比度的医学图像难以快速准确分割的问题,结合基于像素的传统方法和基于水平集的活动轮廓模型,提出了一种混合的医学图像分割新技术.首先依据待分割对象的先验知识交互选取感兴趣区域.然后由传统的方法和基于水平集的C-V模型结合实现感兴趣区域图像的预分割.预分割的结果直接作为窄带变分水平集模型的初始轮廓,演化曲线在很短的时间内准确收敛到待分割物体的边缘.
【总页数】3页(P5667-5669)
【作者】付增良;周健;叶铭;魏高峰;苏永琳;王成焘
【作者单位】上海交通大学,生物医学与生命质量研究所,上海,200240;上海交通大学,附属仁济医院,上海,200127;上海交通大学,生物医学与生命质量研究所,上海,200240;上海交通大学,生物医学与生命质量研究所,上海,200240;上海交通大学,生物医学与生命质量研究所,上海,200240;上海交通大学,生物医学与生命质量研究所,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于策略演化水平集的医学图像快速分割 [J], 董建园;郝重阳;齐敏
2.基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法 [J], 刘雅婧;宋余庆;廖定安;夏倩倩
3.基于水平集分割方法的医学图像三维重建 [J],
4.基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法 [J], 王晓丹;张龙波;王雷;刘晨
5.基于模糊聚类水平集的医学图像分割方法 [J], 吴杰;朱家明;陈静
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于水平集的医学图像分割方法及其应用研究的开题报告
基于水平集的医学图像分割方法及其应用研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，随着计算机技术和医学成像技术的不断发展，医学图像的获取和处理已成为医学领域研究的重要方向之一。
多数医学图像具有复杂的结构和形状，其自动分割一直是医学图像处理的一个热点难点。
目前医学图像分割方法主要包括基于前景和背景的阈值分割、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于变形模型的分割方法等。
然而，由于噪声、灰度不均匀性、强烈纹理和复杂的形状等因素的干扰，这些方法并不能很好地适应医学图像的特点。
水平集方法是近年来在医学图像处理中得到了广泛应用的一种分割方法。
它利用数学模型中的曲线演化过程，在对目标和背景进行区分时可以有效地克服上述困难因素的干扰，达到更加准确、可靠的分割效果。
因此，基于水平集的医学图像分割的研究具有重要的科学意义和应用价值。
二、研究目标本研究旨在通过对水平集方法进行深入研究和分析，结合医学图像的特点和实际需求，探索出一种适合医学图像分割的水平集算法，提高医学图像分割的准确性和可靠性。
三、研究内容和方法1. 深入学习水平集算法原理与方法，包括曲线演化、梯度流、负梯度等基础知识。
2. 分析医学图像处理中存在的问题和难点，结合水平集方法的优势，提出基于水平集的医学图像分割思路。
3. 在Matlab平台上实现基于水平集的医学图像分割算法，在具体应用中对其进行验证和调整。
4. 对比和分析不同的分割方法的优势和适用性。
四、预期成果1. 设计出一种适用于医学图像分割的基于水平集的算法，提高医学图像分割的准确性和可靠性。
2. 验证该算法的有效性和实用性，为医学图像处理提供一种新的解决方案。
3. 发表相关研究论文或专著，提高研究成果的传播度和实用价值。
五、研究工作计划第 1-2 个月：研究相关文献，深入学习水平集算法原理和实现。
第 3-4 个月：分析医学图像处理中存在的问题和难点，提出基于水平集的医学图像分割思路。
第5-7 个月：在Matlab平台上实现基于水平集的医学图像分割算法，并进行初步测试。
基于水平集方法的医学图像分割
函数 的零水 平 集 间接 的 表达 主 动轮 廓 线 ， 这种 方 式 虽然 不 如 参数 主 动轮 廓 线模 型 直 观 ， 是 但
在 图像 分割 中却 具有很 强 的拓 扑 自适应性 口 。 ］
水 平集 方法 是 由 Ｏｓ ｅ 和 Ｓ ｔｉｎ最 早 提 ｈｒ ｅｈａ
出的一种 求解 几何 曲线演 化 的方法 。水 平集 ］ 方 法 以 隐含 的 方式 来 表达 平 面 闭合 曲线 ， 避免 了对 闭合 曲线演 化 过 程 的跟 踪 ， 曲线 演 化转 将 化 成 求解 数 值偏 微 分 方程 问题 ， 免 了几 何 曲 避
低 、 速 步 进 法 易 产 生 过 分 割 的 问题 ， 得 图像 分 割 的 速 度 得 以 提 高 ， 割 效 果 也 比较 理 想 。该 方 法 成 快 使 分
功 的用 于 头 骨 Ｃ 图像 和 肝 脏 Ｃ 图像 的分 割 ， 割 效果 较 好 。 Ｔ Ｔ 分
关 键 词 图像 分 割 ；水 平 集 方 法 ；快 速 步 进 法
Ｎ 一 一
Ｉ Ｖ Ｉ
中的水 平集方 法是 通过 在待 分割 图像 中先 给定
一
个 封 闭初 始 轮廓 ， 然后 该初 始轮 廓在 一 系列
外 力 和 内力 的相互 作 用 下一 步 一 步逼 近 目标 ，
其 中 是 的梯 度 。 由于 沿着 曲线 Ｃ 的方
向的变化 量 为 零 ， 就 垂 直 于 闭合 曲线 Ｃ 的 切线 ， 因此 ， 和 Ｃ 的法 线 同 向 。假 设 函数 Ｖ 位 于 Ｃ 内部 的 部 分 为 负 ， 部 的部 分 为 正 ， 外 则 水平 集 的 内向单位 法 向量就 是
中 图法 分 类 号 Ｔ ３１ Ｐ ９
图像 分割 是指将 图像 分割成 各具 特性 的 区
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基于nystrom方法的水平集医学图像分割算法
NYSTROM方法的水平集医学图像分割算法是一种用来处理图像分割
问题的算法。
它采用侵蚀，膨胀，大小形态变换和统计强度变换等方法，以及其他计算机视觉算法，使得医学图像能够准确地分割出目标
物体。
NYSTROM方法将图像分割问题看作求解一个极值问题，其基本思
想是根据观察获得的图像空间特征信息，来计算出最优的边界信息。
NYSTROM方法的关键步骤有三步：图像建模，空间特征提取和边界提取。
首先，NYSTROM方法会采用一种图像建模方法，将要处理的图像映
射到一个可以表示不同物体位置特征的特征空间中。
这样，它就可以
使用这些新特征空间作为边界信息的提取凭据。
其次，NYSTROM方法会
使用侵蚀，膨胀等形态学操作提取目标物体的空间特征，如边缘特征
和轮廓特征，这些特征可以用来帮助识别目标物体的边界。
最后，NYSTROM方法会根据从上述特征中提取的信息，使用数值技术计算出最
佳的边界信息。
NYSTROM方法的水平集医学图像分割算法能够更准确地识别出目标
物体的边界，同时在耗时的情况下提高图像分割的准确性。
此外，NYSTROM方法的水平集医学图像分割算法还可以满足大多数应用场景的
性能需求，比如处理多种医学设备例如CT扫描和MRI扫描图像，以及
不同 MRI 扫描传感器和技术，如T1和T2。