基于水平集和Mumford-Shah模型的医学图像分割

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1、上海大学硕士学位论文摘要水平集方法是一种描述曲线以曲率相关的速度演化的有力工具。本文研究了水平集曲线的演化方法，对水平集方法的原理进行了比较详细的阐述，并将其应用于医学图像分割，取得较为满意的效果。由于水平集方法是基于图像的梯度差别对目标物体进行分割，而尿沉渣图像中的血细胞与其背景相比图像梯度不明显，因而使用水平集方法对其进行分割无法获得满意结果。本文中所使用的基于水平集的Mumford—Shah模型，是依靠图像的全局信息，而不是图像梯度，并且对处理外形复杂、拓扑结构改变的目标具有非常大的优势。这一点

2、对图像梯度差别不十分明显，而拓扑结构又比较复杂的医学图像进行分割来说，是十分重要的。本文将该模型应用于尿沉渣图像中的血细胞的分割，经实验证明，效果显著。由于肺结节在肺内部早期症状是分布十分零散，并且肺结节的边缘多呈现为不规则形状，这就需要在肺部全局图像中去寻找肺结节，并将其尽可能准确地识别出来。而全局分割正是基于水平集的Mumford—Shah模型的强项，但国内外还没有人将该模型应用于肺结节的识别，因而本文首次将该模型引入到对肺结节的识别工作中。但全局分割所产生的运算量却非常巨大，尤其在处理数据量巨大

3、的图像时，这一点尤为突出。为了减少运算量，缩短运算时间，我们在使用上述模型进行肺结节识别之前，对图像进行相应的预处理。通过预处理，增强图像的对比度，减少肺部的纹理结构对迭代运算的影响，并将肺实质识别出来。经实验结果可知，所需迭代的次数大大减少，极大缩短了运算所需时间，对图像中肺结节也做出了正确的识别，实验证明，使用基于水平集的Mumford—Shah模型对肺CT图像中的肺结节进行识别完全是可行的。关键词：医学图像分割，水平集，Mumford—Shah模型V上海大学硕士学位论文ABSTRACTLevel

4、setmethodisaneffectivetoolfordescribingthecurvewithcurvature．relatedspeedevolvement．Thispaperstudiesthemethodofevolvementforthelevelsetcurveandexpatiatesontheprincipleofthelevelsetmethodindetail．Inthispaper,thelevelsetmethodisappliedinsegmentationofmedi

5、calimageeffectively．Becausethesegmentationofthetargetwiththelevelsetisbasedonthegradientdifferenceoftheimagewhilethegradientdifferenceofthebloodcellsintheimageoftheurinesedimentisnotobviouscomparedwithitsbackground．Thereforesegmentingitwiththelevelsetis

6、notsatisfactory．TheMumford—Shahmodelbasedonlevelsetinthispaperdependsonthecomprehensiveinformationoftheimage，notOnthegradientofimageThemodelishelpfulinprocessingthecomplicatedandthetopologicalstructurechangingobjectThisisveryimportantforthesegmentationo

7、fthecomplicatedtopologicalmedicalimageswithlessobviousgradientdifference．Thispaperintendstoapplythemodelinthesegmentationofthebloodcellsintheimageoftheurinesediment．Theexperimentshowsthatthisisveryeffective．Becausepulmonarymodulescatterseverywhereinthei

8、nitialperiodoflungdiseasesandtheedgesofthepulmonarymoduleisirregular,whichrequiresUStoseekthepuhnonarymoduleinthewholelungimageandrecognizeitaccurately．ThecomprehensivesegmentationisjusttheadvantageofMumford-Shahmodelbasedonlevel