医学影像中脑肿瘤自动检测与分割方法研究
基于特征提取的脑部MRI肿瘤自动分割
１ 概述
由于 具 有 非 损 伤性 和 较 高 的软 组 织 分 辨率 ，磁 共 振 （ ｇ ｅ ｃ Ｒ ｓｎｎ ｅ Ｍａ ｎｔ ｅｏ ａ ｃ，ＭＲ 图像 已成为诊 断脑部肿瘤 的重要 ｉ ） 工具。在利 用磁共振 图像诊 断脑部肿瘤 时，医生必须对 图像
献［】 ＭＲ图像 中的前列腺肿瘤进行 自动检测 ， 图像提取 ４ 对 对 特征之后 ，根据训练集 的知识和贝叶斯准则对 每个特征建立 幅肿瘤类的似然图， 然后利用 Ａ ａｏ ｓ方法对各似然 图进 ｄＢ ｏｔ 行 加权组合得到最终 的似然 图，这实际上也是一 个特征选择 的过程 。 综上所述 ，用 Ａ ａ ｏｔ ｄＢｏ ｓ 方法进行特征选择 和分类在 医学 图像处理方面 已经取得 了一定的成果 ，但 总的来说 应用 还不 多，在脑部 ＭＲ 肿瘤分割 中，还没有此类的方法 出现 。 Ｉ
一
中的肿 瘤进行 分割，从而 了解肿瘤 的位置和大小 ，以及其 附 近功能组织 的分布 。 阶段肿瘤分割仍然依靠 医生手工完成 ， 现 这种 方法大量消耗医生的精力 和时间。同时，不 同医生或是 同一医生在不同时间所做 出的分割结果误差很大 ，可重复操 作性差。如 果能够利用计 算机对肿 瘤进行 自动分 割将 大大提 高医生的工作效率 ，并且可以提供 一个客观 的分割结果 。然 而遗憾的是 ，由于肿瘤 的形状、位置、灰度分布等的复杂多 变性 ，现在还没有一种分割方法能够满足临床应 用的要求。 现有肿瘤分割方法中大部分是基于 模式识 别的方法 ，将 分割问题 看作像素的分类问题 ，其成功的关键 是提取 有效 的 特征区分肿瘤类和各种正常组织。常用的特征有 灰度特征 和 纹理特 征等 。现 有的研究中存在 的主要 问题是在特征提取 的 同时缺乏对 特征 的选择 ，尤其是纹理特征 ，通常 维数 较高 ，
医学图像分割方法综述
医学图像分割方法综述林瑶，田捷1北京,中国科学院自动化研究所人工智能实验室,100080摘要: 图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。
本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割方法，特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述，最后总结了医学图像分割方法的研究特点。
关键词：医学图像分割 综述1．背景介绍医学图像包括CT 、正电子放射层析成像技术（PET ）、单光子辐射断层摄像（SPECT ）、MRI （磁共振成像技术）、Ultrasound （超声）及其它医学影像设备所获得的图像。
随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[1]。
图像分割是提取影像图像中特殊组织的定量信息的不可缺少的手段，同时也是可视化实现的预处理步骤和前提。
分割后的图像正被广泛应用于各种场合，如组织容积的定量分析，诊断，病变组织的定位，解剖结构的学习，治疗规划，功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术[2]。
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。
定义 将一幅图像，其中g x y (,)0≤≤x Max x _,0≤≤y Max y _，进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域...：g 1g 2g 3 (a) ，即所有子区域组成了整幅图像。
(b) 是连通的区域。
g k (c) ，即任意两个子区域不存在公共元素。
(d) 区域满足一定的均一性条件。
均一性（或相似性）一般指同一区域内的像素点之间的灰度值差异较小或灰度值的变化较缓慢。
g k 如果连通性的约束被取消，那么对像素集的划分就称为分类（pixel classification），每一个像素集称为类（class）。
在下面的叙述中，为了简单，我们将经典的分割和像素分类通称为分割。
医学影像学中的医学图像分割与三维重建技术
医学影像学中的医学图像分割与三维重建技术医学影像学是医学领域中重要的技术之一，它通过使用不同的影像学方法来观察和诊断疾病。
其中，医学图像分割和三维重建技术在临床诊断和治疗过程中起到了关键作用。
医学图像分割是将医学图像中的结构或对象从背景中分离出来的过程。
在医学影像中，图像分割通常用于提取感兴趣的解剖结构，如脑部肿瘤、心脏壁等，以便进行准确的疾病诊断和治疗计划制定。
医学图像分割有多种方法，包括传统的基于像素的方法和基于区域的方法，以及最新的深度学习方法。
传统的基于像素的方法通常基于图像的亮度、颜色和纹理等特征来分割图像。
这些方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是一种简单的方法，它将图像中像素的灰度值与预先定义的阈值进行比较，并将像素分为不同的区域。
边缘检测方法通过检测图像中不同区域之间的边缘来分割图像。
区域生长方法从一个种子像素开始，根据相邻像素的相似性逐步扩展区域，直到到达预定义的停止条件。
基于区域的分割方法将图像分割为具有相似特征的区域或对象。
这些方法通常基于图像的统计学特征、几何学特征或纹理特征等。
例如，基于水平线的方法将图像分为不同的区域，其中每个区域的像素具有相似的亮度特征。
另一个常用的方法是基于边界的方法，它将图像中的像素分为边界像素和非边界像素，以便更好地分割区域。
近年来，深度学习方法在医学图像分割中取得了显著的进展。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络学习输入图像的特征表示，并将其分割为不同的区域。
深度学习方法不需要手工设计特征，而是通过大规模的训练数据和反向传播算法自动学习特征。
除了医学图像分割，医学影像学中的三维重建技术在临床中也发挥着重要的作用。
三维重建是将医学图像中的多个二维切片合成为一个三维模型的过程。
通过三维重建技术，医生可以更好地理解和分析疾病的形态、大小和位置，并为手术规划等提供支持。
在医学影像学中，常用的三维重建方法包括体素插值、曲面重建和体绘制等。
基于常规多参数MRI的深度学习全自动检测并分割脑膜瘤
●European Radiology ●国际期刊连线国际医学放射学杂志Int J Med Radiol2019Mar;42(2)基于常规多参数MRI的深度学习全自动检测并分割脑膜瘤(DOI:10.19300/j.2019.e0107)Fully automated detection and segmentation of menin-giomas using deep learning on routine multiparametric MRI(DOI:10.1007/s00330-018-5595-8)ukamp,F.Thiele,G.Shakirin,D.Zopfs,A.Faymonville,M.Timmer,et al.Contact address:Institute for Diagnostic and Interventional Radiology,University Hospital Cologne,Cologne,Germany.e-mail:jan.borggrefe@uk-koeln.de摘要目的MRI是脑膜瘤影像检查方法的选择之一。
脑膜瘤的容积测量与治疗规划及监测高度相关。
采用基于多个转诊机构常规MRI数据的多参数深度学习模型（D LM）自动检测及分割脑膜瘤并与手动分割进行对比。
方法从136例连续性脑膜瘤病人术前MRI数据库[T1/T2W，T1W增强（T1CE），液体衰减反转恢复（FLAI R）序列]中纳入56例病人，这些病人均在Cologne大学医院接受了手术治疗，其中38例组织学分级为Ⅰ级，18例为Ⅱ级。
在249例胶质瘤病例的独立数据库中对D LM进行训练，按照脑肿瘤影像分割基准（BRATS基准）分割各类肿瘤。
基于D eepMedic框架构建D LM。
由2位放射学医师手动分割FLAI R及T1CE并达成一致，结果与D LM对比。
结果D LM从56例脑膜瘤中检测出55例。
3.3脑部MR图像分割
图a
图b
图c
图d
Part.2
问题分析及资料
问题分析及资料
图像分割的方法
图像分割方法也有很多种方式，我们通过查询文献和网上收集资料等多种 添加标题 方法，总结出了常用的分割方法分为四类：
1 2 基于阈值分割的分割方法 边缘检测方法 点击此处添加标题点击此处添加标题 霸象文化PPT模板，请勿盗版。
实验目标
实验目标
关于图像分割
MATLAB 语言是一种优秀的计算机语言，具有数学运算能力是它的突出优秀之一， 许多在 C 语言中很复杂的问题在 MATLAB语言编程中只需要一条专用指令就能完成。 图像分割是图像处理的一项关键技术， 在图像识别系统中起着重要的作用，至今已
经提出了很多种方法，但是每种分析方法都是针对具体问题和具体情况的，没有任何一
的图像数据 X以及图像的信息 meta data得到相应的图像 CT值。转换公式为:Hu = a .＊ X + b 。
其 中:a为meta data . Rescale Slope ; b为 meta data . Rescale Intercept。
问题分析及资料
图像的显示
目前的DICOM图像一般都是 16位, 即其显示范围可以达到65536, 然而屏幕显示范围只有 0 ～ 255, 故需要定义像素的CT值到屏幕像素 对应的灰度值 ( 0 ～ 55) 的映射。常用加窗显示的线性映射来实现 。
3
区域法
4
具有明显特征的特殊图像的分析方法
本次选题为脑部MR图像的分割，运用算法对灰度图像的相邻像素值进行相减，
并设定一个阈值，将大于此阈值的像素点设为边缘点，并将其保存下来，用
plot函数将这些像素点连接起来，以达到对肿瘤的分割的目的。
医疗影像处理中的图像分割算法使用方法
医疗影像处理中的图像分割算法使用方法在医疗影像处理领域，图像分割是一种非常重要的技术，它可以将医学图像中的目标或感兴趣区域从背景中分离出来，为医生提供更准确的诊断和治疗信息。
本文将介绍医疗影像处理中常用的图像分割算法及其使用方法。
1. 阈值分割算法阈值分割是最简单直观的图像分割方法之一。
它基于图像中像素灰度值的分布特性，通过设定一个或多个阈值，将像素分为不同的区域。
常见的阈值分割方法有固定阈值法、自适应阈值法和多阈值法等。
固定阈值法是指通过设定一个固定的阈值来将像素分为两个区域，一般选择灰度值在阈值以上的像素为目标区域，阈值以下的像素为背景区域。
自适应阈值法则是基于图像局部灰度分布的统计特性，根据不同区域的灰度分布情况，将局部的阈值设定为不同阈值，从而实现更准确的分割。
多阈值法则是将图像分为多个区域，每个区域对应一个阈值。
通过设置多个阈值，可以分割出更多的目标区域。
2. 基于边缘的分割算法边缘是图像中目标和背景之间的边界，通过检测图像中的边缘信息，可以有效地分割出目标区域。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny、拉普拉斯等。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法。
它通过计算像素点一阶导数的幅值来检测边缘。
Sobel算子在水平和垂直两个方向上计算梯度，并将两个方向上的梯度合并得到最终的边缘图像。
Canny算子是一种综合性能比较优秀的边缘检测算法。
它结合了高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值等步骤，可以更准确地提取出边缘。
拉普拉斯算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法。
它通过计算像素点的二阶导数的值来检测边缘。
拉普拉斯算子对图像中的高频部分比较敏感，能够提取出边缘的细节信息。
3. 基于区域的分割算法基于区域的分割算法是将图像分为多个区域，每个区域具有相似的特性。
常用的基于区域的分割算法有区域生长、分水岭等。
区域生长算法是一种按照像素灰度值相似性进行分割的方法。
从一个种子像素开始，逐渐将与种子像素相邻的像素加入到目标区域中，直到无法再添加相邻像素为止。
术中医学影像技术在脑肿瘤研究中的应用价值
准 确 地 切 除 病 变 。 自 ＭＲ 被 引 入 手 术 室 ， 现 了术 中 高 质 Ｉ 实 量 、 平 面 、 时成 像 ］ 多 实 。特 别 是 实 时 观 察 下 操 作 ， 大 限度 最
增 加 了 肿 瘤 边 缘 全 部 切 除 的 机会 ， 得 彻 底 切 除 更 为 安 全 。 使
８０１） ３ ０ １ （ 疆 医科 大 学 第 一 附 属 医 院超 声 科 ，新 疆 乌鲁 木齐 新
中 图分 类 号 ： ４ ５ １ Ｒ ４ ． Ｒ ４． ； ４５２
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ９５ ５ （０ ９ ０ —３ ｌＯ １ ０—５ １ ２ ０ ） ３０ ５—２
目前 在 手 术 室 中 获 得 应 用 的交 互 式 影 像 引 导 神 经 外 科
开 前 先 穿 刺 抽 吸 减 压 ， 以减 少 病 灶 的 占位 效 应 ， 加 手 术 可 增 空 间 ， 手术 带 来 方 便 ， 少 组 织 损 伤 ＿ 。 给 减 ｇ ］ ２３３ 微波热疗 ．． 分 为 微 波 透 热 疗 法 和 微 波 消 融 法 。微 波
透 热 疗 法 适 用 于 恶 性 胶 质 瘤 、 发 性 恶 性 胶 质 瘤 、 转 移 瘤 复 脑
新 疆 医科 大 学 学报
Ｊ ＲＮ Ｏ Ｉ ＪＡＮＧ ＭＥ Ｉ ＡＬ ＵＮ ＶＥ Ｓ ＴＹ ２ ０ ｒ ， ２ ３ ＯＵ ＡＩ Ｆ Ｘ Ｎ Ｉ Ｄ Ｃ Ｉ Ｒ Ｉ ０ ９ Ｍａ． ３ （ ）
３ ｌ ５
术 中医学影 像 技 术 在脑 肿 瘤 研 究 中的应 用 价 值
刘 晶 综述 姚 兰辉 审校
等 的 治 疗 。 微 波 消融 法适 用 于脑 深 部 肿 瘤 ， 丘 脑 、 干 、 如 脑 胼
医学图像处理中的医学影像分割
医学图像处理中的医学影像分割医学影像分割是一项旨在从医学图像中分离出有用信息的技术。
在医学图像处理领域，医学影像分割是一项至关重要的技术，它可以帮助医生更准确地诊断疾病，更准确地评估患者的情况，进而为患者提供更好的医疗服务。
在医学影像中，不同的组织和结构有不同的特点，如形状、密度和纹理等。
医学影像分割旨在找到组织和结构之间的差异，从而将医学图像分成若干个区域以提取感兴趣的部分。
这些分割后的图像可以用于诊断、计算机辅助诊断、手术规划和疾病研究等多个领域。
医学影像分割方法有很多种，下面介绍几种常见的方法。
基于阈值分割的方法是一种最简单的医学影像分割方法。
该方法是从图像灰度值的角度来处理图像的。
这种方法将图像中所有灰度值与一个特定的阈值进行比较，如果一个像素的灰度值超过特定阈值，那么这个像素就属于目标结构；反之，如果像素的灰度值小于等于特定阈值，那么这个像素就不属于目标结构。
该方法简单、快速，但是其结果对噪声敏感，且只能用于分割具有固定灰度值的结构。
区域生长算法是一种基于区域的医学影像分割方法。
该方法需要引导点，从引导点开始，将其周围的像素用规则进行合并，逐渐扩大生长区域，直到达到目标区域的边缘。
然后，通过识别区域边缘确定最终分割结果。
这种方法对噪声不敏感，并且适用于各种形状和大小的结构分割。
分水岭算法是一种基于像素的医学影像分割方法。
该方法将医学图像看作是一个表面，表面上的每个像素都是一个高程点，像素灰度值相当于高程点的高度。
这种方法通过计算像素值在表面上的分水岭轮廓，从而将图像分解成若干个区域。
这种方法适用于分割灰度变化较大的、拓扑结构不复杂的图像。
总之，医学影像分割是医学图像处理领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。
未来，随着人工智能技术的不断发展，更加先进的医学影像分割算法将会被开发出来，为医学诊断和治疗提供更好的技术支持。
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医学影像中脑肿瘤自动检测与分割方
法研究
在医学影像领域，脑肿瘤的自动检测和分割是一项关键的
任务，可以辅助医生进行初步诊断和治疗过程中的定位。
然而，由于脑肿瘤的复杂形态和变异性，以及大量的临床数据和图像信息，使得传统的手工分割方法无法满足高效和准确的需求。
因此，研究人员致力于开发自动检测和分割方法来提高脑肿瘤的诊断效率和准确性。
在医学影像中，脑肿瘤的自动检测和分割方法研究可以分
为两个主要的方向：基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于机器学习的方法主要依赖于特征提取和分类器的构建。
首先，研究人员需要利用图像处理技术对医学影像进行预处理，如去噪、增强和平滑化等操作。
然后，通过选择合适的特征提取方法来提取图像中的特征，例如形状、纹理和强度等。
最后，使用机器学习算法来训练分类器，将提取的特征与脑肿瘤进行分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机
森林（Random Forest）等。
基于深度学习的方法则是近年来医学影像领域的新热点。
深度学习模型可以自动地学习到特征和分类器，并且在大规模数据集上表现出了强大的性能。
一种常用的深度学习模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
使用卷
积层和池化层等结构，CNN可以有效地提取图像中的特征，
并进行分类和分割。
针对脑肿瘤的检测和分割任务，研究人员可以构建不同的深度学习网络架构，如U-Net、FCN和
SegNet等，来提高准确性和鲁棒性。
在脑肿瘤自动检测和分割方法的研究中，数据集的选择和
标注是非常重要的环节。
通常，研究人员需要从医院获取大量的脑肿瘤影像数据，并进行手工标注。
这样的数据集可以帮助研究人员训练和评估他们的方法。
此外，数据增强和数据平衡等技术也被广泛应用于解决数据集不平衡和样本量不足的问题。
尽管基于机器学习和深度学习的方法在脑肿瘤自动检测和
分割领域取得了令人瞩目的成就，但仍存在一些挑战和改进空间。
首先，医学影像中的噪声和伪影会对自动检测和分割的结果产生影响，因此需要进一步提高算法的鲁棒性。
其次，在检测和分割过程中，对不同类型和大小的脑肿瘤进行准确定位和分割也是一个难点。
因此，研究人员需要不断改进算法，使其能够适应不同脑肿瘤的特征。
另外，算法的可解释性也是一个
重要的方面，医生需要了解算法生成的结果，并进行必要的修正。
总之，脑肿瘤的自动检测和分割在医学影像领域具有重要意义。
基于机器学习和深度学习的方法为脑肿瘤的快速和准确诊断提供了有力的工具。
然而，仍有待进一步改进算法的鲁棒性和准确性，并与临床实践相结合，以更好地为医生和患者提供帮助和支持。