基于演化偏微分方程的肝脏病变图像识别-论文.pdf

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1、蔼物与人2014年5月第5期第27卷总第317期Medicine&peopleMay2014Volume27NO.51基于演化偏微分方程的肝脏病变图像识别王岩俭思维何兰李冬梅赵阳。武振龙(1齐齐哈尔医学院数学教研室黑龙江齐齐哈尔161006;2齐齐哈尔医学院第二附属医院黑龙江齐齐哈尔161006;3齐齐哈尔医学院第一附属医院黑龙江齐齐哈尔161006;4齐齐哈尔医学院基础医学院黑龙江齐齐哈尔161006)摘要:图像识别问题是一个复杂的过程,且对于不同的分割对象,需要有不同的分割方法。本文通过对数字图像识别的研究提出一种利用演化偏微分方程来解决医学

2、图像中肝脏区域的数字图像分割的模型。关键词:偏微分方程;图像识别;图像分割【中图分类号1TP751【文献标识码IB【文章编号11002—3763(2014)05~0001—02图像是人类传递信息的主要媒介之一,对图像信息的处理是人类视即基于区域的变分分割模型[7-8]:觉延伸的主要手段,因此图像处理技术对国计民生有着重要的意义。随着?科学的发展,目前图像处理领域主要是对数字图像进行处理。这一技术被;。、}。广泛应用于遥感、医学、通信技术、工业生产的质量控制、公安等领域。在,{i{医学领域中对病变部位的识别广泛使用CT和核磁等方法,但目前阅片主要采

3、用人工阅片,而大量成像结构噪声使得人工阅片准确度降低,那么如~_一⋯_拿—r。。。-ri何提高诊断准确度成为了影像学研究的新热点。1lj

4、1图像识别技术理论。4~图像识别技术即利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的圈1初始水平集图2最终水平集认识、理解过程。一般图像识别系统由三个部分组成,即图像分割、图像特征提取和分类器的识别分类。事实上,图像分割的过程就是图像识别的过E()J。一一”。)+jIV”r+J其中。卢表示正惩程。目前最为热门的图像识别理论主要包括三大类方法:随机建模、小波罚参数,K为分割蛆线,“o为初始图像。由于M—S模型理论深

5、刻,在数理论、偏微分方程(PDE)方法,而这些方法各有其优势,而本文主要讨论偏学处理上有一定的困难。虽然M—S泛函可以通过一些方法进行逼近,但微分方程的方法。这~方法起源于上个世纪80年代末,在9O年代得到了得到的结果都比较复杂,计算量大因而不能很好的应用到实际图像分割中长足的发展。而偏微分方程属于基础数学领域的重要分支,其所需要的数去,而后Chan和Vese提出了一种简化的M—s分割模型l_5]Chan—Vese学方面的知识和运算方法已比较完善。(C—V)模型:2图像识别的国内外研究现状及存在问题F(q,口2,C)=.1,·Length(C)按

6、分割方式不同主要有基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边界2.的分割几种分割方式。+∑.(。(x,y)一q)姗,i=1'2j;l一2.1基于阈值的分割:基于阈值的图像分割是一种传统的图像分割方c代表(z,)在两个区域的均值,且72是调节参数。该模型假法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用设图像中的每个同质区域的灰度值都是常数,利用了图像的全图信息,通最广泛的分割技术。阈值分割法的基本思想为,通过设定不同的特征阈过最优化上述能量函数可以得到全局最优的图像分割结果。但是上述值,把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景

7、区域的若干类,Chan—Vese模型仅适用于包含两个同质区域的图像中。为了分割含有多然后把每个像素点的像素值和阈值相比较,根据比较的结果对图像进行个同质区域的图像,Lie/。]等人于2005年提出了PiecewiseConstantLevel分割。SetMethods。而后中国学者李纯明于2008年提出了LBF模型¨J,也可以2.2基于边界的分割:其主要思想是以原始图像为基础通过对灰度变用来分割含有多个同质区域的图像。化率进行量化分析,利用图像边缘梯度的变化寻找物体边缘上特征不连续3基于演化偏微分方程的肝占位性病变图像分割的点,通过统计分析将其连

8、接为封闭曲线从而实现图像进行分割。其主要目前国内外对肝脏病变的图像识别研究方法多种多样。国外对肝弥分为参数轮廓线模型和几何主动轮廓线模型两个类型散性病变的图像识别研究较多,但对肝占位性病变的图像识别研究相对较2.2.1参数轮廓线模型:主要起源自1987年Kass,Witkin和Terzo—少。而偏微分方程既有丰富的理论,还有基于数值解的大量算法。把偏微polous提出的经典的Snake图像分割模型[]:分方程图像模型应用到医学图像处理中,可以以计算机为平台进行计算和.6,,m(c)I(g)I‘而l‘而+g。(g)】其中是分分析,可以有效提高阅片效

9、果,为医生诊断提供参考,为患者做好更精确的病变识别,减少患者的在身体上的痛苦和经济上的压力进而提高治愈率。片充分光滑的曲线,口,^是正参

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