基于3D＋slicer的醫學影像分割算法及其應用研究.pdf

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基于3D slicer的醫學影像分割算法及其應用研究

新鄉醫學院生物醫學工程學院 河南省人民醫院放射科 楊慕藝

【摘要】

醫學圖像分割是醫學影像圖像處理的重要部分，實現圖像快速而精確的分割對臨床診斷和治療以及后續處理有很重要的意義。

3D-Slice是一個開源的可視化和圖像分析軟件，可基于3大系統平臺使用，目前最新版本為Slicer4。其中包含了很多豐富的圖像分割的算法和

操作。區域增長法、多對象分割算法以及EM算法是其中應用較廣的分割算法。研究了這三個算法本理論及其在圖像分割上的應用和實現，

分析了他們的特點和應用范圍。

【關鍵詞】

圖像分割區域增長法；EM分割算法；多對象分割

2.3 特點

1 3D Slicer簡介 (1)優點

1)區域生長方法，能夠正確區分我們定義的具有相同屬性的

3D Sl i c er 是一個免費的開源軟件包 ，主要應用于醫學影像 的區域。

圖像的分析和可視化研究。它的應用平臺非常廣泛，可 以基于 2 )區域生長的方法所分割出的結果具有有清晰的邊緣。

windows、Linux和Mac OsX等系統平臺使用，Slicer 的代碼主要由 3 )原理簡單，只需要一些簡單的參數，用數字來代表所需的

C++設計，并且它是基于ITK和VTK 的設計，也包含一些Python 、 種子點，然后進行區域的增長，來實現像素的聚類，最終達到分割

Tcl、Matlab等代碼。 的目標。

3Dslicer 的主要特點是： 4 )可以自主的斷則種子點和增長的標準。

(1)多圖像格式：包括， (netCDF 、HDF 、BMP 、DICOM 、 5 )對噪聲較少的圖像有較好的分割效果。

DIB 、JPG、PICT 、TIFF 、CLP 、EPS、WMF等)，圖像格式之間 (2 )缺點

可以相互轉換，這個過程的實現是在濾波模塊中實現的。 1)計算耗時。

(2 )多個功能模塊 2 )噪聲強度的變化可能導泄露或者過分割。

(3 )Slicer 的各種功能以可以動態加載的module為單位進行組 3 )這種方法可能無法分辨真實圖像的陰影，無法分辨偽影。

織，目前Slicer支持3種module ，開發者需要選擇其中一種作為原型展

開開發，對于使用者而言，三種module是沒有區別的。對Slicer 的內部 3 多對象分割

訪問受限，這是這三種模塊的區別，每種模塊對于slicer 內部訪問的權

限是不同的，開發者根據 自己模塊的需要選擇使用哪種模塊。 3.1 算法原理

首先，通過使用者標記的種子點，用穩健統計數據來描述對象

2 簡單的區域增長法 的特征[4,5] 。第二，借用機械學衍生出的簡單原理，通過一些活動

的輪廓同時通過彼此間的相互作用進行演化，這不僅保證了輪廓間

2.1 算法原理 的排他性，使得輪廓平衡地匯聚到所給對象所需的位置上。

首先計算所有包含在區域內像素強度值的的均值和標準方差， 通過競爭，從兩邊到達決定邊界，而不是從一個單一的方向阻

用一個因子f乘以標準方差，來定義均值的一定范圍。如果相鄰像 止泄露。因此，用牛頓力學的基本原理來控制之前單獨演化的邊界

素的強度值落在這個范圍內,就將其包含在區域內

總結

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