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基于区域生长算法的肝脏CT图像分割
目的:实现对肝脏CT图像中肝脏区域的分割,以助于计算机辅助诊断、病变组织定位、三维重建、治疗方案设计等.方法:采用基于区域生长的邻接连续阈值法实现对肝脏CT图像中肝脏组织的分割.结果:该方法能非常理想地将目标与背景分离,同时将过分割现象减到少.结论:该方法计算简单、耗时较短,适用于不太复杂和对比比较明显的图像的分割.
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改良区域生长算法自动分割乳腺肿块图像的诊断价值
目的 研究改良区域生长算法(MRGA)自动分割乳腺肿块图像的诊断价值.方法 对172幅含肿块的乳腺图像用改良区域生长法自动分割和人工手动分割,比较两种分割方法所得肿块区域的重叠率(η)和平均距离(Md).以人工手动分割结果作为金标准,确定自动分割算法的敏感性与精准度.分析良、恶性肿块毛刺度特征指数(SI)值.结果 用MRGA从172幅图像中共自动检测出159幅图像中的肿块组织,检出率为92.4%;两种方法所获得的肿块区域重叠率为83.7%,平均距离(0.86±0.03)mm.良性肿块(62幅)SI值为(45.07±11.55),明显低于恶性肿块(97幅)的(67.69±9.19)(P＜0.01).结论 改良区域生长算法能有效提取乳腺肿块区域,依据毛刺度特征SI值对乳腺肿块的良恶性进行初步判断,有利于乳腺癌的早期诊断.
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基于改进区域生长算法的肝脏分割方法研究
目的:把肝脏从医学图像中提取出来,为肝脏三维定位以及放疗计划制定提供准确的数据.肝脏与其周围器官组织灰度差别小、边界不明显,而传统区域生长算法生长准则单一,不能满足分割精确度需求,并且未经处理的轮廓比较粗糙.针对这些问题,本文提出一种改进的区域生长算法.方法:本文算法主要从三个方面改进:基于先验经验和肝脏特性的种子区域选择;基于Canny算子边缘检测结果的区域生长准则动态优化;基于漫水填充法和曲线拟合的轮廓后处理.结果:本文使用多套临床实际腹部CT序列测试算法,以医生手动勾画结果为标准进行评价.在大多数CT切片上的肝脏自动分割都能取得较好的结果,并且分割用时很短,保证了效率.结论:测试结果表明,本文算法在动态控制区域生长和平滑轮廓方面有很好的作用,在保证速度的同时有效提高了肝脏自动分割精度.
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基于标准化的伤口数据云平台探讨
云技术的发展使得很多领域能够在远程进行数据交互,极大地提高了各行各业运作的协同性,对医疗卫生行业更是产生了巨大的帮助和推进.该文首先基于云平台技术提出了伤口数据由基层医院汇总到中心医院统一进行诊断的数据平台架构.其次模拟了通过区域生长算法结合中值滤波技术的方法,对通过不同介质上传的垂直角度伤口图像进行标准化处理,从而获得可对比和检索的标准化伤口图像.实验结果验证此框架设计下提出方法的有效性.
