探究医学超声图像分割技术以及发展方向

时间:2021-01-18 00:05

本文摘要:在分析医学影像特点的基础上,分别对医学影像的分割方法进行了解释和评价,并对其发展方向和趋势进行了简单探讨。然而,三维成像图像分割技术发展缓慢,可以帮助医生在医学临床过程中更好地分析和临床病情。 图像分割技术在医学图像定性和定量分析领域占据着最重要的地位。预计未来几年,三维成像图像分割技术将成为医学成像图像分割技术的主力军,将对疾病分析和临床产生直接影响。 【关键词】:医学;图像分割技术;方向1成像光学因其独特的可用性、实时性和低成本而被广泛应用于医学领域。

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在分析医学影像特点的基础上,分别对医学影像的分割方法进行了解释和评价,并对其发展方向和趋势进行了简单探讨。然而,三维成像图像分割技术发展缓慢,可以帮助医生在医学临床过程中更好地分析和临床病情。

图像分割技术在医学图像定性和定量分析领域占据着最重要的地位。预计未来几年,三维成像图像分割技术将成为医学成像图像分割技术的主力军,将对疾病分析和临床产生直接影响。

【关键词】:医学;图像分割技术;方向1成像光学因其独特的可用性、实时性和低成本而被广泛应用于医学领域。然而,由于其固有的声学特性,获得的完整图像存在高噪声、低对比度和光学质量差的问题。需要拆分完整的图像。

图像分割的关键是从图像中准确提取简单信息,以保证医疗系统的可靠性。目前,主要的图像分割方法可以分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。

基于区域的分割方法依赖于图像的空间局部特征,如灰度均匀分布、纹理等像素统计数据特征。典型的基于区域的分辨率方法包括区域增长、区域分化及其组合。由于图像分割技术是医学图像定量和定性分析的重要环节,它将直接影响到前期的分析、处理和修复工作。

为了提高分辨率的质量和准确性,分辨率效果可以更好地反映特定器官或病变的特征。本文研究了一种基于区域生长的改进算法。通过改进种子点的自由选择和生长方法,提高了分裂效率和准确性。

最后用数学形态学对生长结果进行修正,去除区域生长后的针孔噪声,获得更好的分裂效果。2传统的图像分割技术传统的医学图像分割技术主要有两种:一种是基于边缘检测的,另一种是基于区域生长的。

一般来说,在实际应用中,为了获得更好的分裂效果,往往会将这两种方法结合起来。2.1基于边缘检测的方法基于边缘检测的展开拆分方法是根据图像的像素特征展开检测。由于其局部特征是突变的、不连续的,所以可以画出几个边界,最后将图像分割成几个不同的区域。因此,投票选择一个基点作为检测点,以根据该检测点检测到的像素和该检测点的相邻点作为特征值,然后根据它们的检测值得到不同区域之间的边界。

但是,有时在根据图像的像素来描述边界时,由于没有给出相邻点的像素检测的信息,所描述的图像边界不是原始的、被遮挡的,因此不可能平滑地分割图像扩展区域。此时,为了绘制有意义的图像边界,应该使用一些算法来连接停止和不倒计时的边缘点。此外,噪声较小的图像不存在误差,这主要体现在图像边缘的真实性上,这对于基于边缘检测的分割方法的结果有很大的影响,尤其是在医学成像图像的分割中。

因此,这个问题亟待解决。2.2基于区域生长的方法这种图像分割方法根据一些特定的特征将像素划分为不同的区域,因此每个相邻区域具有不同的均匀分布。主要基础技术有:分裂技术、分化技术、随机场技术。2.2.1基于分辨率和差异化技术的区域增长方法主要分为分辨率、差异化和分辨率-差异化融合三种方法。

(1)分割方法:首先将构图图像分割成多个相同的基本区域,然后识别每个区域的均匀分布,分割相似的均匀分布,使得最终扣除的区域超过一定的均匀分布;(2)分化方法:将构图图像分为四部分,然后将分化结果作为下一个分化模板。只要区域的分裂结果不能超过某个均匀分布,下一次的分化就会大幅度进行,直到每个区域的均匀分布一致为止;(3)分裂与分化相结合的方法:将特征相近的相邻区域进行分裂,对分布不均匀的区域进行较大的分化。这些方法对图像有一个共同的基本拒绝:高像素。

高像素确保图像的清晰度和质量,这可能会导致过度处理,并在展开图像分割或差异时产生噪声。一般来说,这些方法是作为其他成像图像分割方法的辅助而应用的,因此参考文献很少。2.2.2基于随机场技术的图像分割方法利用空间区域的交互模型,然后结合概率论和模拟退火的一些科学知识对图像进行分割。

但是,这种方法非常容易造成误分类,纹理边界难以展开和分割,因此在医学影像图像分割中没有得到广泛应用。近年来,许多新的图像分割技术频繁出现,研究人员围绕这些技术在预防研究方面取得了巨大成就。以应力模型中的动态规划模型为例,基于动态规划模型的分裂方法不应手动选择完整图像的起点和起始点,计算初始成本矩阵。之后利用自由选择的初始点和初始成本矩阵得到累计成本矩阵,然后将偏移记录从起点展开到起点,画出最终边界线。

本文基于这种分割方法进行了实验。实验结果表明,该算法需要获得一个拟合解,噪声对图像分割的影响不显著,但必须注意几个方面:计算过程简单:累计成本矩阵的计算过程非常复杂,不会花费很多时间,可以说是整个运算过程中的重点和难点问题;初始点和停止点的自由选择对分裂结果影响很大。

由于起始点和停止点的不同,可以形成不同的分割结果,包括(a)完整的图像,其中标记点由临床医生标记;(b) (c)和(d)是具有不同起始点和停止点的不同分裂结果(见图1中的bcd)4)。4基于模糊集理论的分割技术有时不太容易区分医学图像的区域,因为医学光学系统有其独特的物理特性,不同组织吸收能量的能力略有不同,这表明当图像是光学的时会有一定的差异,即医学图像具有不确定性和模糊性,在描述医学图像中的目标物体时,应将其应用于图像模糊性。基于模糊集理论的图像分割技术见表1,可以解决部分医学图像结构不当的问题。

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因此,该技术在医学图像分割中的开发和应用可以极大地辅助医学图像的分析。5基于人工神经网络的图像分割技术是近年来刚刚发展起来并得到广泛应用的一项新技术。

这种技术条件非常好,拆分图像的方式不必依赖图像的概率函数,也就是说,即使图像数据存在严重偏差,也可以展开图像的拆分。事实上,这种分割技术基于图像的形状扩展了图像的分割。

这种拆分技术主要有两个操作过程:一是展开图像特征的提取;然后,分裂神经网络。医学成像图像特征的提取过程对整个图像的分辨率起着决定性的作用,因为提取的数据是神经网络扩展时的基础数据。如果能提取出准确的图像特征数据,则应尽可能缩短计算过程,以提高分裂算法的精度。结论通过对医学影像的解释和评价,应力模型分割技术虽然能取得较好的效果,但仍存在许多未解决的问题。

因此,医学成像图像分割技术的研究方向不应基于这些尚未解决的问题而转向以下几个方面:(1)能量模型的建立和分析;噪声对图像分割影响的处理;集成并应用多种模型来提高分割效果并降低分割速度。将二维分裂技术发展和推广到三维分裂技术;分割序列图像不仅利用了层间轮廓形状的相似性,还利用了层间对应边缘灰度级的相关性和相似性。


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