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探究醫(yī)學(xué)超聲圖像分割技術(shù)以及發(fā)展方向
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【摘 要】：圖像的分割技術(shù)占據(jù)了醫(yī)學(xué)超聲圖像中定性、定量分析領(lǐng)域中十分重要的地位，預(yù)計在今后的幾年三維超聲圖像分割技術(shù)將成為醫(yī)學(xué)超聲圖像分割技術(shù)的主力軍，對病情的分析、診斷起到直接影響作用。在對醫(yī)學(xué)的超聲圖像特性進行分析的基礎(chǔ)上，分別對醫(yī)學(xué)的超聲圖像進行了分割方法的介紹及評價，并對其發(fā)展的方向、趨勢進行了簡單的探討。而三維的超聲圖像分割技術(shù)正快速發(fā)展著，其在醫(yī)學(xué)診斷的過程中可以幫助醫(yī)生更好的分析、診斷病情。
【關(guān)鍵詞】：醫(yī)學(xué);圖像分割技術(shù);方向
1 引 言
隨著醫(yī)學(xué)超聲圖像分割技術(shù)的迅猛發(fā)展，動態(tài)規(guī)劃模型以及水平集模型等技術(shù)使得三維圖像的分割技術(shù)以飛快的速度發(fā)展著。圖像分割是計算機進行臨床輔助診斷的重要方式，可以用于病情的實時監(jiān)控以及疾病的準(zhǔn)確定位等環(huán)節(jié)。為保證從超聲圖像中獲取準(zhǔn)確的臨床診斷信息，先進的圖像分割技術(shù)是不可或缺的。
2 圖像分割的目的和意義
傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)超聲圖像的分割技術(shù)主要有兩類，以邊緣檢測為基礎(chǔ)的方法和以區(qū)域生長為基礎(chǔ)的方法。通常為了能夠取得更好的分割效果，在實際的應(yīng)用中，往往將這兩種方法結(jié)合在一起使用。以區(qū)域生長為基礎(chǔ)的法，這種圖像的分割方法，則是將象素按照一些規(guī)定的特征，分類劃分到不同的區(qū)域中去，因此每個相鄰的區(qū)域都具有不同的均勻性。主要的基礎(chǔ)技術(shù)有：合并技術(shù)、分裂技術(shù)以及隨機場技術(shù)。以合并、分裂技術(shù)為基礎(chǔ)的區(qū)域生長法，主要分為：合并、分裂、合并-分裂結(jié)合這三種方法。合并的方法：首先將整幅圖像劃分成多個相同的基礎(chǔ)區(qū)域，然后分辨各個區(qū)域的均勻性，將均勻性相近的進行合并，使得最終所得的區(qū)域達到一定的均勻性;分裂的方法：將整幅圖像均分為四份，然后以分裂的結(jié)果作為下一次的分裂模板，只要區(qū)域的分割結(jié)果不能達到一定均勻性，就不斷對區(qū)域進行下一次分裂，直到各個區(qū)域的均勻性都得到滿足;合并-分裂相結(jié)合的方法：將相鄰并且特征相似的區(qū)域進行合并，不均勻的區(qū)域不斷進行分裂。
這些方法對圖像有一個共同的基本要求：高像素。高像素保證了圖像的清晰度和質(zhì)量，這樣可在進行圖像合并或分裂的處理時，不會處理過度，導(dǎo)致結(jié)果的失真。通常這些方法都只是作為其它超聲圖像分割技術(shù)的輔助來應(yīng)用的，因此在這方面可用借鑒的資料少之又少。以隨機場技術(shù)為基礎(chǔ)的圖像分割法，相互作用模型在隨機場中是利用空間區(qū)域的相關(guān)知識，再結(jié)合模擬退火及一些概率論的知識等優(yōu)化方法對圖像加以分割。但這種方法非常容易導(dǎo)致誤分類的產(chǎn)生，紋理邊界極難進行分割，因此，在醫(yī)學(xué)超聲圖像分割技術(shù)中的應(yīng)用也并不是太廣泛。
3 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的發(fā)展
近幾年來，出現(xiàn)了許多新興的圖像分割技術(shù)，研究者們圍繞其進行防范研究，并取得了不小成就。以形變模型中的動態(tài)規(guī)劃模型為例，以動態(tài)規(guī)劃模型為基礎(chǔ)的分割方法，首先應(yīng)人工選擇原始圖像的起點、終點，求算出最初代價陣。之后再用選擇的初始點與最初的代價陣，求得累積代價陣，然后由終點向著起點進行反向記錄，畫出最后的邊界線。
本文依據(jù)此分割法進行實驗，實驗結(jié)果顯示該算法能夠取得最優(yōu)解，噪音對圖像分割的影響也不明顯，只是還需要注意幾個方面：
復(fù)雜的計算過程，累積代價陣的計算過程十分復(fù)雜，因此會耗費大量時間，可以說是整個運算過程中的重點、難點;
初始點、終止點的選擇，極大的影響著分割結(jié)果，因初始點、終止點的不同可以形成不同的分割結(jié)果。(其中a為原始圖像，標(biāo)志點位臨床醫(yī)生所標(biāo);b、c、d為不同初始點、終止點情況下的不同分割結(jié)果)如圖1所示
4 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)概述
劃分醫(yī)學(xué)圖像的區(qū)域有時候并不十分容易，由于醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)具有其自身獨特的物理特征，還有機體不同的組織吸收能量的能力略有不同表現(xiàn)在圖像上為成像時會有一定的差異即醫(yī)學(xué)圖像具有的不確定性、模糊性。在描述醫(yī)學(xué)圖像中的目標(biāo)物體時應(yīng)用圖像的模糊性，
以邊緣檢測為基礎(chǔ)的法，以邊緣檢測為基礎(chǔ)進行分割的方法，是根據(jù)圖像的像素特征進行檢測，由于其局部特征具有突變性、不連續(xù)性，由此可以描繪出幾條邊界，最后將圖像分割成為幾個不同的區(qū)域。因此，選出一個基礎(chǔ)點作為檢測點，根據(jù)檢測點以及檢測點的相鄰點檢測的象素作為特征值，再根據(jù)其檢測值來獲得不同區(qū)域間的邊界。但是，有時根據(jù)圖像的像素進行邊界描繪時，由于相鄰點的像素檢測的信息并不匹配，使得描繪的圖像邊界不完整、封閉，故無法成功將圖像進行區(qū)域分割。這時，為了勾畫出有意義的圖像邊界，對于那些間斷不連續(xù)的邊緣點就要采用一定的算法將其連接起來。此外，有較大噪聲音的圖像會有一定誤差，主要體現(xiàn)在圖像邊緣的真實性上，這一點對以邊緣檢測為基礎(chǔ)的分割方法的結(jié)果影響極大，尤其是在醫(yī)學(xué)超聲圖像的分割上，因此，這個問題亟需得到解決。應(yīng)用以模糊集理論為基礎(chǔ)的圖像分割技術(shù)可以解決醫(yī)學(xué)圖像中的部分結(jié)構(gòu)不良的問題，因此，發(fā)展、應(yīng)用此技術(shù)在醫(yī)學(xué)超聲圖像的分割工作中，可對醫(yī)學(xué)圖像的分析有很大的幫助。
5 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的評價
以人工的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖像分割技術(shù)是近幾年剛剛發(fā)展起來的被廣泛應(yīng)用的新技術(shù)。這項技術(shù)具有一個十分優(yōu)越的條件，它分割圖像的方式不需要依靠圖像的概率函數(shù)也就是說即使在圖像數(shù)據(jù)出現(xiàn)嚴重的偏差時也可以進行圖像的分割。事實上，這個分割技術(shù)是以圖像的形狀為基礎(chǔ)進行圖像的分割的。
這個分割技術(shù)主要有兩個操作過程：首先是進行圖像特征的提取;然后就是進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割。提取醫(yī)學(xué)超聲圖像特征的過程對于整個圖像的分割具有決定性的作用，因為提取的數(shù)據(jù)是進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算時的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。如果能提取到正確的圖像特征數(shù)據(jù)便能夠盡可能的削減計算過程，提高分割算法的準(zhǔn)確性。
6 結(jié) 語
本文系統(tǒng)的通過對醫(yī)學(xué)的超聲圖像進行了介紹與評價，雖然形變模型分割技術(shù)能獲得不錯的效果，但仍有許多還未解決的問題。因此，醫(yī)學(xué)超聲圖像分割技術(shù)的研究方向應(yīng)根據(jù)這些還未解決的問題，向以下幾個方面發(fā)展，能量模型的建立分析;噪聲對超聲圖像分割影響的處理;多種模型結(jié)合應(yīng)用，從而提高分割效果、加快分割速度。將二維分割技術(shù)往三維分割技術(shù)上發(fā)展以及推廣;分割序列的圖像，不僅對層間輪廓線形狀的相似性進行利用，還要對層間的對應(yīng)邊緣處灰度的相關(guān)性與相似性進行利用。
【參考文獻】
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