基于變分水平集的股骨DR圖像分割方法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像的應(yīng)用在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中起著越來越重要的作用,準(zhǔn)確理解醫(yī)學(xué)圖像,對(duì)于醫(yī)生迅速診斷病情,制定手術(shù)方案有著重要的指導(dǎo)作用。醫(yī)學(xué)圖像分割也在近年來成為一個(gè)研究的熱點(diǎn),它的核心就是解決灰度不均勻圖像的分割問題。作為本文的研究對(duì)象,股骨DR(Digit radiographic)圖像屬于醫(yī)學(xué)圖像的一個(gè)分支。由于在體股骨DR圖像具有目標(biāo)個(gè)數(shù)不確定,灰度不均勻等特性,傳統(tǒng)分割算法雖然能夠?qū)⒐晒峭廨喞指畛鰜?但是對(duì)骨折斷面的特征提取無能為力。

2、>　　文章從醫(yī)學(xué)圖像分割的意義出發(fā),探討和總結(jié)了國內(nèi)外學(xué)者提出的圖像分割算法,為之后水平集方法的提出做了鋪墊。之后按照灰度波動(dòng)的理念,分析圖像在水平方向上的灰度波動(dòng)曲線,更深層次的解釋了圖像灰度不均勻的本質(zhì)特征。在此基礎(chǔ)上，以C-V模型為核心,推導(dǎo)演算得到了新的水平集圖像分割模型,能夠有效的對(duì)股骨DR圖像進(jìn)行分割。
　　文章首先介紹了曲線演化理論和變分水平集方法的基本原理和概念,討論了當(dāng)前應(yīng)用非常廣泛、影響力較大的幾種經(jīng)典模型:M

3、-S模型、C-V模型、RSF模型,從模型的物理意義、能量泛函表示、優(yōu)缺點(diǎn)等方面進(jìn)行了比較。其次,本文利用灰度波動(dòng)理論對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的灰度不均性進(jìn)行了分析,結(jié)合水平集經(jīng)典算法C-V模型,引入了無需初始化的懲罰項(xiàng),提出了具有分割灰度不均勻圖像能力的新模型。新模型利用了圖像的整體統(tǒng)計(jì)信息和橫向灰度波動(dòng)位置信息,對(duì)初始輪廓不敏感,具有一定抗噪能力,并且由于加入了懲罰項(xiàng),無需對(duì)水平集函數(shù)進(jìn)行重新初始化,大大加快了模型的分割速度。為了驗(yàn)證算法有效性,在