基于非参数化概率模型的CT肝脏图像分割

《基于非参数化概率模型的CT肝脏图像分割》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.com第l3卷第4期哈尔滨理工大学学报Vo1．13No．42008年8月JOURNALHARBINUNIV．SCI．&TECH．Aug．，2008基于非参数化概率模型的CT肝脏图像分割刘长征，马军林(哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨150080)摘要：将肝脏组织从CT图像中提取出来是肝脏图像处理的重要环节．本文利用非参数化概率模型构造水平集演化的速度函数，提出了一种改进的肝脏CT图像分割方法，得到了较好的分割结果．对肝脏CT图像进行分割的实验表明，该方法准确度高、抗噪性能良好．关键词：非参数化密度函数；灰度直方图

2、；水平集中图分类号：TP75；R44文献标识码：A文章编号：1007—2683(2008)04—0062—04SegmentationofLiverCTImageBasedonNonparametricDensityEstimatesLIUChang·zheng，MAJun—lin(SchoolofComputerScienceandTechnology，HarbinUniversityofScienceandTechnology，Harbin150080，China)Abstract：SegmentlivertissuefromothertissuesinCTimag

3、es，asskullstrippingmethods，hasbecomeanim-portantstepinimageanalyze．Inthispaper，anewspeedfunctionbasedonNonparametricDensityEstimates，ispresented．TheexperimentstosegmenttheliverCTimagesshowthatwiththenewspeedfunction，theadaptedLevelSetmodelcangetbetterresults．Keywords：nonparametricdensity

4、estimates；histogram；levelset到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等1引言影响，因此造成了医学图像的复杂性和多样性，从而大大增加了图像分割的难度，所以至今没有一个通图像分割是图像处理中的一个重要问题，其主用的医学图像分割方法J．为了降低这些因素的影要应用领域之一是医学¨J．医学图像包括cT、正电响，在Mumford—Shah模型的基础上，提出一种改子放射层析成像技术(PET)、单光子辐射断层摄像进的分割模型，该模型建立了一种基于非参数化的(SPECT)、MR(磁共振成像)及其他医学影像设备概率密度，并由此构造水平集速度函数，最后由初始所

5、获得的图像．医学图像分割是病变区域提取、特定曲线，用水平集方程演化得到分割结果．最后通过实组织测量以及实现三维重建的基础．随着影像医学验验证了该方法的有效性．在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用．2贝叶斯判决准则由于人体解剖结构复杂，组织器官形状不规则，不同个体间存在差异，再加上医学图像在形成时受由统计学最小化误差概率条件可以得到Bayes收稿日期：2007—06—10基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11511070)作者简介：刘长征(1969一)，男，哈尔滨理工大学教授．维普资讯http://www.cqvip.com第4期刘长征等

6、：基于非参数化概率模型的CT肝脏图像分割63判决规则J，即差为的高斯核如果P(OJlI)>尸(OJ2I)，则将判为OJl；否则判为OJ21{，ifI(由Bayes公式得JLULelsp(a~Ix)=(5)对于非参数化概率密度函数需要注意以下两点：1)参数的选择，如果选择的过于小，建立的(1)概率密度函数能够较好地适合于数据，但没有考虑可将Bayes判决规则变换成条件概率和先验概率的到数据中的噪声等情况，如果选择过大，则会降低分形式来描述．考虑到式(1)中分母P()对做出某种割结果的有效性，严重时会产生毫无意义的分割结判决并不重要，它仅仅是一个标量因子，表示实际测果．量的

7、具有特征值的模型出现的频率，并且在式2)对的选择有赖于两个因素：①像素的数(1)中保证P(OJ，I)+p(OJI)=1．将此标量因子量；②分割所选择模型的复杂程度，如果只要少量的去掉，可以得到以下完全等价的判决规则．像素，则概率密度估计函数在较小时不可信赖，女口果：p(Ito1)P(OJ1)>p(IOJ2)P(OJ2)，贝0将在较大时能获得较为满意的结果．判定为OJl，否则判定为OJ2．按照最大后验概率，图像分割必须使得后验概率p(MID)最大，是分割的区域或，D是图4水平集模型及其改进像的灰度值，，p(∈I，())，i={1，2}可表示