分割技術在醫學影像處理中的應用

李越

摘要：隨著移動醫療新技術的進步與創新，例如人工神經網絡分割算法以及基于知識的分割算法等數字圖像處理分割技術，已經被日益多元地應用于諸多領域。而隨著模糊技術的發展完善，相關圖像分割領域中對分割技術的研究日益廣泛。圖像分割的含義指的是通過了解幾何形狀、空間紋理、彩色以及灰度相關特征，進行圖像的分割，分割的各個部分之間都是相互獨立的。所分割形成的圖像特征在同一區域有著共同點，不同區域特征就不同。簡而言之，分割側重點是定位目標，提取感興趣的區域。

關鍵詞：移動醫療；數字圖像處理；圖像分割；分割算法；模糊技術

作為圖像識別中的一個不可缺少的部分，圖像分割的效果對特征提取結果的準確性有著很大的聯系。本文介紹了幾種高效的肝臟CT圖像分割方法，隨后對涉及的方法進行了有效分割，確定了基于閾值的分割方法，并以此作為相關醫學影像處理的關鍵。

1醫學圖像分割概述

單就臨床應用而言，不難發現，在相關領域的醫學研究中，圖像分割技術即對初期二維圖像的處理，以使其被分割為各種不同種類的區域，進而為醫學研究工作提供便利。同時提取出所需要的區域，進而在分析定量、定性中起到鋪墊的作用。對其的研究能夠給醫學研究以及臨床診療帶來指導性的意見。

醫學圖像分割涉及領域的領域較多，例如人工神經網絡分割算法等，此外還有病理分析、臨床診斷等方面，具體的應用介紹如下：