医学影像图像处理--医学影像图像分割 ppt课件
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影像技术课件
常见的数字影像采集 设备包括数码相机、 摄像机和医疗影像设 备等。
数字影像采集具有高 分辨率、高动态范围 、易于存储和传输等 优点。
模拟影像采集
模拟影像采集是指通过模拟设 备获取影像信息的过程。
模拟影像采集具有历史悠久、 技术成熟、成本低等优点。
常见的模拟影像采集设备包括 胶片相机、录像机和医疗影像 设备等。
压缩技术
压缩技术可以有效减小影像数据的大小，从而加快传输速度和提高存 储效率，但压缩和解压缩过程可能会对影像质量产生影响。
流媒体技术
流媒体服务器
流媒体服务器是流媒体技术的核心设备，负责处理和分发影像数据流，需具备 高带宽和低延迟的特性。
编解码技术
编解码技术是实现流媒体传输的关键技术之一，通过高效的编解码算法和压缩 技术，减小数据流的大小和提高传输效率。
虚拟现实和增强现实技术还可 以用于医学教育和科研领域， 促进医学教育和科研的发展。
THANK YOU
云计算和大数据技术还可以用于影像的科研和教学，促 进医学研究和教育的发展。
虚拟现实与增强现实在影像技术中的应用
01
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虚拟现实和增强现实技术可以 用于医学模拟训练和手术导航 ，提高手术的精度和安全性。
虚拟现实和增强现实技术可以 用于康复医学领域，帮助患者 进行康复训练和提高生活质量
。
虚拟现实和增强现实技术可以 用于远程诊疗和会诊，提供更 加便捷和高效的医疗服务。
医学影像采集
医学影像采集是指通过医疗设备获取 医学影像信息的过程。
常见的医学影像采集设备包括X光机 、CT机、MRI机和超声诊断仪等。
医学影像采集具有高精度、高分辨率 和高可靠性等要求。
03
医学图像处理和分析讲义
of moments”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no.2, pp.654-659, 2005. 2. J. G. Liu, Y. Z. Liu, and G. Y. Wang, “Fast DCT-I, DCT-III, and DCT-IV via moments”,EURASIP Applied Signal Processing, no.12, pp.1902-1909, 2005. 3. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and George S. K. Fung, “Moment-based fast discrete Hartley transform”, Signal Processing, vol. 83, no. 8, pp. 1749-1757, 2003. 4. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “Moment-based fast discrete sine transforms”, IEEE Signal Processing Letters, vol. 7, no. 8, pp. 227-229, 2000. 5. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “A novel approach to fast calculation of moments of 3D gray level images”, Parallel Computing, vol. 26, no. 6, pp. 805-815, 2000. 6. J. G .Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “A novel approach to fast discrete Fourier transform”, Journal of Parallel and Distributed computing, vol. 54, pp. 48-58, 1998. 7. J. G. Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “Fast discrete cosine transform via computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol. 19, no. 2, pp. 257-268, 1998. 8.. F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and J. G. Liu, “An all adder systolic structure for fast computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol.12, no. 2, pp. 159-175, 1996.
《医学影像资料分享及PPT课件》
《医学影像资料分享及 PPT课件》
本课程将深入介绍医学影像的各个方面，包括类型、获取方式、处理与分析、 应用等。为您带来医学影像领域的全面了解和深入见解。
什么是医学影像资料
医学影像资料是用不同的技术手段对人体进行成像，以提供医学诊断、治疗 和研究所需的信息和数据。
医学影像的类型及特点
1 X光片、CT扫描和MRI
2 超声成像
利用声波对人体组织进行成 像，安全且无辐射。
3 核医学
利用放射性同位素获得生物功能和代谢的影像，如PET和SPECT。
医学影像的保存与管理
1 数字化存储
医学影像现已普遍使用数字 化格式进行存储，方便分发 和管理。
2 影像管理系统
医院使用专门的影像管理系 统来组织和搜索医学影像， 确保数据的安全和可访问性。
2 手术模拟和虚拟导航
将医学影像数据转化为三维 模型，并进行交互式可视化。
使用三维重建技术进行手术 前的模拟和操作导航。
3 病变分析和量化测量
利用三维重建技术对病变进行分析和测量，如肿瘤大小和体积。
常见的医学影像类型，各有 特点和应构
医学影像需要清晰显示人体 内部的结构和细节，以支持 医学诊断和治疗。
3 图像匹配和对比
通过不同的医学影像，医生可以比较和分析不同部位或不同时间点的 图像。
医学影像的获取方式
1 放射学成像
包括X光、CT、MRI等，利 用不同的辐射和磁场原理获 得影像。
医学影像在临床中的应用
1 疾病诊断和筛查
医学影像是常规的诊断工 具，用于发现疾病和评估 治疗效果。
2 手术规划和导航
医学影像可帮助医生确定 手术方案和精确导航手术 操作。
3 疾病监测和随访
医学影像可用于监测疾病 进展和治疗效果，并进行 随访观察。
本课程将深入介绍医学影像的各个方面，包括类型、获取方式、处理与分析、 应用等。为您带来医学影像领域的全面了解和深入见解。
什么是医学影像资料
医学影像资料是用不同的技术手段对人体进行成像，以提供医学诊断、治疗 和研究所需的信息和数据。
医学影像的类型及特点
1 X光片、CT扫描和MRI
2 超声成像
利用声波对人体组织进行成 像，安全且无辐射。
3 核医学
利用放射性同位素获得生物功能和代谢的影像，如PET和SPECT。
医学影像的保存与管理
1 数字化存储
医学影像现已普遍使用数字 化格式进行存储，方便分发 和管理。
2 影像管理系统
医院使用专门的影像管理系 统来组织和搜索医学影像， 确保数据的安全和可访问性。
2 手术模拟和虚拟导航
将医学影像数据转化为三维 模型，并进行交互式可视化。
使用三维重建技术进行手术 前的模拟和操作导航。
3 病变分析和量化测量
利用三维重建技术对病变进行分析和测量，如肿瘤大小和体积。
常见的医学影像类型，各有 特点和应构
医学影像需要清晰显示人体 内部的结构和细节，以支持 医学诊断和治疗。
3 图像匹配和对比
通过不同的医学影像，医生可以比较和分析不同部位或不同时间点的 图像。
医学影像的获取方式
1 放射学成像
包括X光、CT、MRI等，利 用不同的辐射和磁场原理获 得影像。
医学影像在临床中的应用
1 疾病诊断和筛查
医学影像是常规的诊断工 具，用于发现疾病和评估 治疗效果。
2 手术规划和导航
医学影像可帮助医生确定 手术方案和精确导航手术 操作。
3 疾病监测和随访
医学影像可用于监测疾病 进展和治疗效果，并进行 随访观察。
1第一章医学图像处理概述1
医学影像系
模拟图像和模拟图像处理
• 模拟图像:指用连续变化的电信号来表征且能直接用模拟 监视器显示的图像。在数学模型上可归于空间位置连续系 统。 • 若系统的输入图像和输出图像都是空间位置的连续信号， 则称此系统为空间位置连续系统。其相应的数学模型为连 续函数。可用数学解析方法进行分析。 • 人类最早的图像处理是光学的处理，如放大、缩小、显 微等，这些都属于模拟图像的处理。这种处理从本质看是 属于连续信号的并行处理的范畴，其最明显的特点是处理 速度快。
医学影像系
螺旋CT的结肠镜扫描
天津医科大学
螺旋扫描
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
乳腺造影术
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–登月、火星照片处理
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–飞机遥感、卫星遥感
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
应用范围
• 放射治疗
在这个领域中计算机技术主要用来进行精确定位,根据 影像数据得到的图像,确定进行放射性治疗的特定部位, 从而引导仪器进行精确定位,避免正常组织遭受不必要 的放射性照射。
• 手术教学训练
通过断层扫描技术可以获得一系列人体某个部分的二维 切片图像。对这些切片数据进行计算机三维重建,能够 获得人体部位的三维模型,医生可以对三维模型进行手 术仿真。在虚拟环境中进行手术,不会发生严重的意外, 能够提高医生的协作能力,尤其在修补术方面有着重要 的应用前景。
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
模拟图像和模拟图像处理
• 模拟图像:指用连续变化的电信号来表征且能直接用模拟 监视器显示的图像。在数学模型上可归于空间位置连续系 统。 • 若系统的输入图像和输出图像都是空间位置的连续信号， 则称此系统为空间位置连续系统。其相应的数学模型为连 续函数。可用数学解析方法进行分析。 • 人类最早的图像处理是光学的处理，如放大、缩小、显 微等，这些都属于模拟图像的处理。这种处理从本质看是 属于连续信号的并行处理的范畴，其最明显的特点是处理 速度快。
医学影像系
螺旋CT的结肠镜扫描
天津医科大学
螺旋扫描
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
乳腺造影术
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–登月、火星照片处理
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–飞机遥感、卫星遥感
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
应用范围
• 放射治疗
在这个领域中计算机技术主要用来进行精确定位,根据 影像数据得到的图像,确定进行放射性治疗的特定部位, 从而引导仪器进行精确定位,避免正常组织遭受不必要 的放射性照射。
• 手术教学训练
通过断层扫描技术可以获得一系列人体某个部分的二维 切片图像。对这些切片数据进行计算机三维重建,能够 获得人体部位的三维模型,医生可以对三维模型进行手 术仿真。在虚拟环境中进行手术,不会发生严重的意外, 能够提高医生的协作能力,尤其在修补术方面有着重要 的应用前景。
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
医学影像技术与医学图像处理
医学影像技术与医学图像处理是近年来发展非常迅速的领域。
医学影像技术是指通过各种方法获取人体内部的图像信息，以便于医生进行诊断和治疗。
医学图像处理则是指对医学影像数据进行数字化处理，以获取更精确的诊断结果。
医学影像技术的发展历程可以追溯到19世纪末。
当时，医生们使用X光机对病人进行检查。
20世纪初，CT和MRI成为了医学影像技术领域的重要里程碑。
这些技术的出现，极大地提高了医学诊断的准确性和效率。
现在，医学影像技术已经非常普遍，它们在医疗领域的作用越来越大。
医学影像技术包括多种方法，如X光成像、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像（MIF）、正电子发射计算机断层扫描（PET-CT）以及单光子发射计算机断层扫描（SPECT）。
这些技术在人体的不同部位和不同疾病的诊断中都有广泛的应用。
医学图像处理则是对医学影像进行数字化处理，以提取和显示有用的信息。
主要的医学图像处理任务包括：去除噪声、增强对比度、分割医学图像、提取和识别特定的区域等。
医学图像处理技术可帮助医生在复杂的图像中识别和定位病变区域，为病人提供更准确的诊断。
医学图像处理主要包括三个方面：图像增强、图像分割和特征提取。
图像增强是一种预处理方法，主要是利用不同的算法或方法来增强图像的亮度、对比度、边缘等特征，以优化图像的质量和效果。
图像分割是将医学图像分割成不同的区域，以更好地研究和处理医学图像。
特征提取是从医学图像中提取出感兴趣的特征，以帮助医生做出诊断决策。
医学图像处理技术的应用广泛，其中最主要的应用是在医学诊断中。
通过医学图像处理，医生可以得到更加准确的诊断结果。
此外，医学图像处理还可应用于手术模拟和规划、组织分析、虚拟现实技术、个性化医疗等领域。
这些技术的使用，使得医生们对于病人的治疗方案可以更为精确和有效，同时可以减少病人的风险和不适。
目前，随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者正在努力将技术相结合。
这将使医学影像技术更加智能化和自动化，从而使得医学诊断和治疗的速度和准确性都得到了大幅度提升。
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程在医学影像处理中，医学图像分割是一个重要的技术领域。
它涉及将医学图像中感兴趣的区域分离出来，以便进行进一步的诊断和分析。
医学图像分割可以帮助医生识别病变的位置和形状，从而更准确地进行诊断和治疗。
本文将介绍一些常见的医学图像分割技术和其应用。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像中像素的不同灰度值，并根据预先设定的阈值将图像分成两个或多个不同的区域。
这种方法适用于图像中病变和正常组织的灰度差异较大的情况。
但是，在一些图像中，不同组织或病变的灰度差异很小，使用阈值分割可能无法得到满意的结果。
2. 区域生长算法区域生长算法是基于像素的相似性进行分割的方法。
它从一个种子点开始，逐渐扩展区域并与相邻像素进行比较。
如果相似性满足预先设定的条件，则将其添加到当前区域中。
该方法适用于病变边缘比较清晰，具有连续性的情况。
但是，如果图像中存在一些边缘不明显或互相重叠的病变，区域生长算法可能会导致错误的分割结果。
3. 边缘检测和描绘边缘检测是一种常见的图像处理方法，用于检测图像中不同区域之间的边界。
在医学图像分割中，边缘检测可以帮助医生识别病变的轮廓和形状。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
检测到的边缘可以通过描绘线或多边形来表示，以实现图像的分割。
4. 主动轮廓模型主动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法。
它通过在图像中放置一个具有弹性的轮廓线，并利用能量最小化算法来调整轮廓，以最好地适应图像中的边界和纹理。
主动轮廓模型适用于复杂的病变或器官分割，可以通过人工干预来提高分割的准确性。
5. 基于机器学习的方法近年来，基于机器学习的方法在医学图像分割中得到了广泛的应用。
这些方法利用大量的标注数据进行训练，并根据输入图像的特征来预测每个像素的类别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
机器学习方法在分割准确性和自动化程度方面具有优势，但是需要大量的训练数据和计算资源。
(医学课件)医学影像后处理
Hale Waihona Puke 发展历程与现状疾病诊断
医学影像后处理可以帮助医生对疾病进行准确的诊断，例如通过对心脏、肺部、肝脏等器官的影像数据进行处理和分析，可以辅助医生进行肿瘤、炎症、心肺疾病等疾病的诊断。
手术导航
医学影像后处理可以用于手术导航，帮助医生在手术过程中精确地定位病变组织和周围结构，提高手术的准确性和效率。
疗效评估
基于多焦点融合
基于多模态融合
基于多时间点融合
将不同模态的医学影像融合，如X线、CT、MRI等，以获得更全面的医学信息。
将不同时间点获取的医学影像融合，如动态增强扫描、多时相CT等，以评估病变的动态变化。
03
图像融合
02
01
三维成像
通过重建物体三维形态、结构和空间关系，提供更丰富的诊断信息。
四维成像
未来医学影像后处理技术的发展趋势是实现多模态和多尺度影像数据的融合，以提供更全面、准确的分析结果。
影像组学发展迅速
多模态和多尺度融合
安全性与隐私保护问题
数据共享机制
建立科学、合理的医学影像数据共享机制，促进数据的流通和利用，有助于提高医学影像后处理技术的发展和应用效果。
数据标准与规范
医学影像后处理技术的数据标准化和规范化是实现不同系统间数据共享和互操作的关键。
定义
医学影像后处理可以提高医学影像的诊断准确性和可靠性，为医生提供更丰富、更准确的疾病诊断依据，同时也可以帮助医生制定更合理的治疗方案和评估治疗效果。
作用
定义与作用
发展历程
医学影像后处理技术从20世纪70年代开始发展，经历了从基础图像处理到复杂的三维和多模态影像处理等多个阶段。
现状
目前，医学影像后处理技术已经成为了医学影像诊断的重要支撑技术，应用范围广泛，涉及到多个医学领域，如放射学、医学影像学、肿瘤放射治疗等。
CT医学影像上岗培训PPT课件企业培训医疗护理
01 CT的概述
目
02 CT的图像特点
录
03 CT的成像原理
04 CT的扫描方式
05 CT的检查方法
CT的概述
CT图像可以用不同的灰度来表示，以反映器官和组织对X线的吸收程度。因此，CT图像与X线图像所示的黑白影像一样， 黑影表示低吸收区，即低密度区，如脑室、肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼。
CT的扫描方式
202X
X月
第五代CT机
第五代CT机属于快速扫描，X线源用电子枪 有四条阳极靶环，电子束由阳极飞向阳极靶环撞击后，产生X线。 电子束沿Z轴前后移动，使扫描时间缩短到50毫秒。检查心脏消除了运动伪影。
螺旋CT （Spiral CT )
螺旋CT的核心技术是滑环技术，X线管在连续旋转、曝光的同时，扫描床以一定 的速度沿Z轴方向运动，探测器采集到的数据不再是传统CT的单层数据信息， 而是人体某段体积的信息，扫描完成后可根据需要作不同层厚和层间距的图像 重建
医学影像技术上岗培训
医疗业务I护士培训I医疗检查I业务培训
CT图像可以用不同的灰度来表示，以反映器官和组织对X线的吸收程度。因此，CT图像与X线图像所示的黑白影像一样， 黑影表示低吸收区，即低密度区，如脑室、肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼。
讲师：XXX
日期：2025.1
contents
图像特点
CT图像是是横断面断层图像，也是计算机重建图像，是由一定数目从 黑到白不同灰度的像素按矩阵排列所构成。这些像素反映的是相应体
素的X线吸收系数。
图像特点
CT图像可以用不同的灰度来表示，以反映器官和组织对X线的吸收程 度。因此，CT图像与X线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低吸收 区，即低密度区，如脑室、肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，
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ppt课件 15
（1）设灰度差的阈值为0，用上述方法进行区域扩张， 使灰度相同象素合并
（2）求出所有邻域区域之间的平均灰度差，并合并具 有最小灰度差的邻接区域 （3）设定终止准则，通过反复进行上述步骤2中的操作 单连接区域 将区域依次合并，直到终止准则满足为止
增长技术
这种方法简单，但由于仅考虑了从一个象素到另一个象素的特性是否 相似，因此对于有噪声的或复杂的图像，使用这种方法会引起不希望 的区域出现。另外，如果区域间边缘的灰度变化很平缓，如图a所示， 或者对比度弱的两个相交区域，如图b所示，采用这种方法，区域1和 区域2将会合并起来，从而产生错误
3.
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3
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4
医学图像特点:模糊、不均匀、个体差异、复杂多样
• • • •
灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的蠕动 边缘模糊 : 局部体效应 边缘不明确: 病变组织
ppt课件
5
医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用 的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至今 仍然没有获得圆满的解决。
ppt课件 6
基于区域的分割
• 图像分割－把图像分解为若干个有意义的子区 域，而这种分解－基于物体有平滑均匀的表面， 与图像中强度恒定或缓慢变化的区域相对应， 即每个子区域都具有一定的均匀性质 • 区域分割－直接根据事先确定的相似性准则， 直接取出若干特征相近或相同象素组成区域 • 常用的区域分割－区域增长(区域生长)、区域 分裂－合并方法等
ppt课件 12
• 生长准则和过程
区域生长的一个关键是选择合适的生长或相似准则，大部 分区域生长准则使用图像的局部性质。
生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则， 将会影响区域生长的过程。
基于区域灰度差 主要介绍3种基本的生长准则和方法 基于区域内灰度 分布统计性质
基于区域形状
ppt课件 13
(a)
(b)
(c)
(d)
(a)给出需要分割的图像，设已知两个种子象素(标为 深浅不同的灰色方块)，现在进行区域生长
采用的判断准则是：如果所考虑的象素与种子象素灰度值差的 绝对值小于某个门限T，则将该象素包括进种子象素所在的区域 图(b)给出T=3时区域生长的结果，整幅图被较好的分成2个区域 图(c)给出T=1时区域生长的结果，有些象素无法判定 图(d)给出T=6时区域生长的结果，整幅图都被分成 1个区域。10 ppt课件
基于区域灰度差
• 区域生长方法将图像以象素为基本单位来 进行操作 • 基于区域灰度差的方法主要有如下步骤：
ppt课件
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步骤
（1）对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的象素
（2）以该象素为中心检查它的邻域象素，即将邻域中的象素 逐个与它比较，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它们合并
（3）以新合并的象素为中心，返回到步骤2，检查新象素的邻 域，直到区域不能进一步扩张 （4）返回到步骤1，继续扫描直到不能发现没有归属的象素， 则结束整个生长过程 采用上述方法得到的结果，对区域生长起点的选择有较大 依赖性，为克服这个问题，可采用下面改进方法：
如果具体问题没有先验知识，则常可借助生长所用准则对每个象素进 行相应的计算，如果计算结果呈现聚类的情况，则接近聚类重心的象 11 ppt课件 素可取为种子象素
生长准则的选取不仅依赖于具体问题本身，也 和所用图像数据的种类有关 如当图像是彩色的时候，仅用单色的准则效果受到影响， 另外还需考虑象素间的连通性和邻近性，否则有时会出现 无意义的分割结果 一般生长过程，在进行到再没有满足生长准则需要的象素时 停止，但常用的基于灰度、纹理、彩色的准则大都是基于图 像中的局部性质，并没有充分考虑生长的“历史”。为增加 区域生长的能力，常考虑一些尺寸、形状等图像和目标的全 局性质有关准则，在这种情况下，需对分割结果建立一定的 模型或辅以一定的先验知识
从上面的例子可以看出，在实际应用 区域生长法时需要解决三个问题： （1）选择或确定一组能正确代表所需区域的种子象素
（2）确定在生长过程中能将相邻象素包括进来的准则 （3）制定让生长过程停止的条件或规则 种子象素的选取常可借助具体问题的特点进行。 典型
迭代－从 大到小逐 步收缩 医学图像中，可选病变中某 一象素作为种子象素。
●●●●●●●● ●●●●●●●● ●●●●●●●● ●●●●●●●● ●●●●●●●● ●●●●●●●●
R3
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R4
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如图给出已知种子点 区域生长的一个示例。
1 1 0 2 2 0 0 1 0 2 4 4 5 5 5 7 7 5 6 6 5 7 5 5 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 5 5 5 5 5 7 7 5 5 5 5 7 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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• 区域增长(区域生长) • 区域分裂－合并
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区域增长
• 原理和步骤
基本思想－将具有相似性质的象素集合起来构成区域。 具体步骤－先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生 长起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素有相同或相 似性质的象素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定) 合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当做新的种子 象素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的象素可被 包括进来，这样一个区域就长成了 R1 ●●●●●●●● ●●●●●●●● R2 R5 ●●●●●●●● ●●●●●●●●
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不 同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每 一个区域都满足特定区域的一致性。
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第三类
基于地图集或阈值的方法，基于数学Байду номын сангаас态学的方法；基于概率的方法；基于 聚类的方法； 基于纹理的方法； 基于先验知识的方法；基于神经网络的方法 等。
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2.
（1）设灰度差的阈值为0，用上述方法进行区域扩张， 使灰度相同象素合并
（2）求出所有邻域区域之间的平均灰度差，并合并具 有最小灰度差的邻接区域 （3）设定终止准则，通过反复进行上述步骤2中的操作 单连接区域 将区域依次合并，直到终止准则满足为止
增长技术
这种方法简单，但由于仅考虑了从一个象素到另一个象素的特性是否 相似，因此对于有噪声的或复杂的图像，使用这种方法会引起不希望 的区域出现。另外，如果区域间边缘的灰度变化很平缓，如图a所示， 或者对比度弱的两个相交区域，如图b所示，采用这种方法，区域1和 区域2将会合并起来，从而产生错误
3.
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医学图像特点:模糊、不均匀、个体差异、复杂多样
• • • •
灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的蠕动 边缘模糊 : 局部体效应 边缘不明确: 病变组织
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医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用 的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至今 仍然没有获得圆满的解决。
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基于区域的分割
• 图像分割－把图像分解为若干个有意义的子区 域，而这种分解－基于物体有平滑均匀的表面， 与图像中强度恒定或缓慢变化的区域相对应， 即每个子区域都具有一定的均匀性质 • 区域分割－直接根据事先确定的相似性准则， 直接取出若干特征相近或相同象素组成区域 • 常用的区域分割－区域增长(区域生长)、区域 分裂－合并方法等
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• 生长准则和过程
区域生长的一个关键是选择合适的生长或相似准则，大部 分区域生长准则使用图像的局部性质。
生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则， 将会影响区域生长的过程。
基于区域灰度差 主要介绍3种基本的生长准则和方法 基于区域内灰度 分布统计性质
基于区域形状
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(a)
(b)
(c)
(d)
(a)给出需要分割的图像，设已知两个种子象素(标为 深浅不同的灰色方块)，现在进行区域生长
采用的判断准则是：如果所考虑的象素与种子象素灰度值差的 绝对值小于某个门限T，则将该象素包括进种子象素所在的区域 图(b)给出T=3时区域生长的结果，整幅图被较好的分成2个区域 图(c)给出T=1时区域生长的结果，有些象素无法判定 图(d)给出T=6时区域生长的结果，整幅图都被分成 1个区域。10 ppt课件
基于区域灰度差
• 区域生长方法将图像以象素为基本单位来 进行操作 • 基于区域灰度差的方法主要有如下步骤：
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步骤
（1）对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的象素
（2）以该象素为中心检查它的邻域象素，即将邻域中的象素 逐个与它比较，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它们合并
（3）以新合并的象素为中心，返回到步骤2，检查新象素的邻 域，直到区域不能进一步扩张 （4）返回到步骤1，继续扫描直到不能发现没有归属的象素， 则结束整个生长过程 采用上述方法得到的结果，对区域生长起点的选择有较大 依赖性，为克服这个问题，可采用下面改进方法：
如果具体问题没有先验知识，则常可借助生长所用准则对每个象素进 行相应的计算，如果计算结果呈现聚类的情况，则接近聚类重心的象 11 ppt课件 素可取为种子象素
生长准则的选取不仅依赖于具体问题本身，也 和所用图像数据的种类有关 如当图像是彩色的时候，仅用单色的准则效果受到影响， 另外还需考虑象素间的连通性和邻近性，否则有时会出现 无意义的分割结果 一般生长过程，在进行到再没有满足生长准则需要的象素时 停止，但常用的基于灰度、纹理、彩色的准则大都是基于图 像中的局部性质，并没有充分考虑生长的“历史”。为增加 区域生长的能力，常考虑一些尺寸、形状等图像和目标的全 局性质有关准则，在这种情况下，需对分割结果建立一定的 模型或辅以一定的先验知识
从上面的例子可以看出，在实际应用 区域生长法时需要解决三个问题： （1）选择或确定一组能正确代表所需区域的种子象素
（2）确定在生长过程中能将相邻象素包括进来的准则 （3）制定让生长过程停止的条件或规则 种子象素的选取常可借助具体问题的特点进行。 典型
迭代－从 大到小逐 步收缩 医学图像中，可选病变中某 一象素作为种子象素。
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R3
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R4
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如图给出已知种子点 区域生长的一个示例。
1 1 0 2 2 0 0 1 0 2 4 4 5 5 5 7 7 5 6 6 5 7 5 5 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 5 5 5 5 5 7 7 5 5 5 5 7 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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• 区域增长(区域生长) • 区域分裂－合并
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区域增长
• 原理和步骤
基本思想－将具有相似性质的象素集合起来构成区域。 具体步骤－先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生 长起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素有相同或相 似性质的象素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定) 合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当做新的种子 象素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的象素可被 包括进来，这样一个区域就长成了 R1 ●●●●●●●● ●●●●●●●● R2 R5 ●●●●●●●● ●●●●●●●●
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不 同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每 一个区域都满足特定区域的一致性。
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第三类
基于地图集或阈值的方法，基于数学Байду номын сангаас态学的方法；基于概率的方法；基于 聚类的方法； 基于纹理的方法； 基于先验知识的方法；基于神经网络的方法 等。
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2.