一種全新的兩步自動化醫學圖像分割方案

何　菁，陳　勝

(上海理工大學 光電信息與計算機學院，上海 200093)

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一種全新的兩步自動化醫學圖像分割方案

何菁，陳勝

(上海理工大學 光電信息與計算機學院，上海 200093)

摘要針對現有圖像分割方法存在需要手動分割，以及精確度較低的問題。采用一種全新的兩步圖像分割方案。該方案。以基于人工神經網絡的模式識別技術，即人工神經網絡的大規模培訓的方法，通過對肺區不同子區域內結構進行分割處理，利用訓練好的大規模人工神經網絡對標準胸片中的肋骨、鎖骨等骨質結構進行抑制，結合以基于區域的活動輪廓模型，即Snake模型，正確分割亮度不均勻的圖像。文中選擇與醫護人員人工分割的圖像進行對比，通過放射科醫生采用等級法打分，原圖的平均分為2.0分，而通過文中改進的分割方法平均分高達3.4分。

關鍵詞人工神經網絡；活動輪廓模型；醫學圖像分割

圖像分割是指將一幅圖像分解為若干互不交迭區域的集合,是圖像處理與機器視覺的基本問題之一 。盡管不同的研究人員提出了許多分割方法,但到目前為止還不存在一種通用的方法,也沒有建立一個判斷分割是否成功的客觀標準,所以圖像分割被認為是計算機視覺中的一個瓶頸。在醫學領域中,圖像分割常常用于病變區域提取、特定組織測量以及實現三維重建研究,因此研究圖像分割技術在醫學圖像處理過程中具有重要的意義[1-2]。

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