人体肝脏图像处理分割算法研究

论文摘要

近年来,医学影像处理技术在医学技术领域中得到迅速的发展,计算机图像处理技术和医学影像技术的紧密结合,开创了数字医疗的新时代。医学影像技术的发展,使临床医生对人体内部病变部位的观察变得更为直观和清晰,从而大大提高了确诊率。目前医学图像的分割技术有许多方法,由于医学图像的复杂性和多样性,使得医学图像的分割具有一定的难度,需要根据实际情况选择合适的分割方法。为此,本文利用螺旋CT成像特性,采用一种对人体肝脏器官图像较为适合的分割算法,可以有效地提高人体肝脏器官中病灶区域定位的准确度和医学参数的测量精确度。本文通过螺旋CT获取人体肝脏的原始医学图像,并对DICOM格式的医学图像进行解码,读取图像数据,对肝脏图像进行几种阈值分割技术的处理,选择最佳阈值,得到几种不同分割实验结果,对实验结果进行分析和比较,并将人体肝脏图像中的正常组织与病灶组织区分开,从而提取出病灶区域,这对帮助医生测量用于准确诊断所必需的医学参数具有重要的意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究的背景、内容和意义
• 1.2 本文的章节安排
• 第二章 CT的成像原理及图像特点
• 2.1 CT工作原理和成像原理
• 2.1.1 CT机的基本工作原理
• 2.1.2 CT的成像原理
• 2.2 CT图像特点
• 2.3 肝脏的 CT图像特点
• 第三章 医学图像分割方法综述
• 3.1 医学图像分割方法概述
• 3.2 图像分割技术的分类
• 3.2.1 基于统计学的方法
• 3.2.2 基于信息论的方法
• 3.2.3 基于模糊分割的方法
• 3.2.4 基于小波变换的方法
• 3.2.5 基于神经网络的方法
• 3.2.6 基于知识的方法
• 3.3 分割算法的性能评价
• 第四章 医学图像 DICOM标准及文件转换
• 4.1 DICOM标准概述
• 4.1.1 DICOM标准的组成
• 4.1.2 DICOM文件格式
• 4.2 DICOM格式文件的转换
• 第五章 阈值分割算法综述及实验结果
• 5.1 阈值分割算法基本概念
• 5.2 本文采用的阈值分割算法
• 5.2.1 均匀性度量法
• 5.2.2 类间最大距离法
• 5.2.3 最大类间方差法
• 5.2.4 基于最大熵原则的阈值选取方法
• 5.2.5 基于最小交叉熵原则的阈值选取方法
• 5.3 实验结果与分析
• 5.3.1 阈值分割实验结果
• 5.3.2 病灶的提取结果
• 5.3.3 实验结果分析
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献