心臟是人體中很重要的一部分,心臟方面的疾病也日益成為人類生命的重要威脅,對心臟感興趣部分的提取與分割對于臨床醫(yī)學(xué)研究病變組織起著至關(guān)重要的作用,它能夠方便醫(yī)生的操作,減少人為失誤,提高就醫(yī)效率,節(jié)省醫(yī)生和病人寶貴時(shí)間。醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理的關(guān)鍵步驟和重要技術(shù),是目前研究的熱點(diǎn)問題,本課題通過對醫(yī)學(xué)圖像分割算法進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)了心臟CT圖像的分割。由于windows下不能直接識別基于DICOM格式的醫(yī)學(xué)圖像,本文首先將基于DICOM格式的心臟CT圖像轉(zhuǎn)換為windows下能識別的BMP格式圖像,為后面windows下的心臟CT圖像分割作基礎(chǔ);接著對轉(zhuǎn)換后的BMP圖像進(jìn)行分割研究。本論文主要對分水嶺分割算法進(jìn)行研究,單獨(dú)的分水嶺變換由于受到圖像本身的噪聲和灰度不均勻等因素的影響,往往會存在一定的過分割現(xiàn)象,需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)。本論文先對心臟圖像進(jìn)行預(yù)處理,用形態(tài)學(xué)操作對圖像進(jìn)行濾波去噪處理;然后用改進(jìn)的多尺度形態(tài)學(xué)梯度算子得到心臟圖像的梯度圖;再通過形態(tài)學(xué)操作和基于距離的分水嶺變換依次取得前景和背景標(biāo)記,修改梯度圖像進(jìn)行改進(jìn)的基于標(biāo)記的分水嶺變換對圖像進(jìn)行分割操作。將分割結(jié)果結(jié)合目標(biāo)區(qū)... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 心臟圖像分割的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 分水嶺算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章 醫(yī)學(xué)圖像分割算法及原理
    2.1 醫(yī)學(xué)圖像分割的定義
    2.2 基于區(qū)域的分割
        2.2.1 模糊聚類法
        2.2.2 分水嶺算法
    2.3 基于邊緣的分割
        2.3.1 微分算子法
        2.3.2 Hough變換法
        2.3.3 曲線擬合法
    2.4 基于特定理論的分割
        2.4.1 活動輪廓法
        2.4.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法
        2.4.3 基于形態(tài)學(xué)的方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 心臟CT圖像數(shù)據(jù)的讀取與顯示
    3.1 DICOM3.0標(biāo)準(zhǔn)的主要內(nèi)容
    3.2 DICOM文件結(jié)構(gòu)
    3.3 DICOM圖像數(shù)據(jù)的讀取
    3.4 DICOM文件轉(zhuǎn)換為BMP文件
        3.4.1 BMP文件格式
        3.4.2 轉(zhuǎn)換的思路和流程
    3.5 DICOM文件轉(zhuǎn)換為BMP文件實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于心臟CT圖像的分水嶺算法研究
    4.1 分水嶺算法原理
    4.2 分水嶺算法基本概念及其實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 分水嶺算法的基本概念
        4.2.2 分水嶺算法的實(shí)現(xiàn)
    4.3 結(jié)合分水嶺變換和水平集算法的心臟圖像分割
        4.3.1 基于Li的水平集算法
        4.3.2 Li的水平集算法的改進(jìn)
        4.3.3 結(jié)合分水嶺和水平集算法的方法描述
    4.4 改進(jìn)的分水嶺算法及其實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 形態(tài)學(xué)濾波
        4.4.2 改進(jìn)的多尺度形態(tài)學(xué)梯度
        4.4.3 標(biāo)記的提取
        4.4.4 改進(jìn)的算法
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析
        4.5.1 心臟圖像的濾波處理
        4.5.2 梯度算子的比較
        4.5.3 前景標(biāo)記和背景標(biāo)記
        4.5.4 結(jié)合分水嶺變換和改進(jìn)的Li水平集算法
        4.5.5 改進(jìn)的分水嶺算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]改進(jìn)的分水嶺算法在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用[J]. 張利紅,梁英波,吳定允.  電視技術(shù). 2013(09)
[3]基于多結(jié)構(gòu)多尺度形態(tài)學(xué)梯度的醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測[J]. 張利紅,梁英波,支聯(lián)合,李向東.  激光雜志. 2012(03)
[4]一種基于邊緣與區(qū)域信息的先驗(yàn)水平集圖像分割方法[J]. 王斌,李潔,高新波.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2012(05)
[5]一種基于主動輪廓模型的心臟核磁共振圖像分割方法[J]. 劉利雄,馬忠梅,趙恒博,姚宇華,張麒.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2012(01)
[6]高斯概率分布在心臟CT圖像分割中的應(yīng)用[J]. 張峰,黃芳,史振華.  微計(jì)算機(jī)信息. 2010(32)
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[9]心臟CT圖像分割方法[J]. 付增良,陳曉軍,葉銘,李峰,王成燾.  計(jì)算機(jī)工程. 2009(12)
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博士論文
[1]變分水平集理論及其在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用[D]. 謝強(qiáng)軍.浙江大學(xué) 2009

碩士論文
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[2]心臟核磁共振圖像邊緣檢測與分割方法研究[D]. 呂麗萍.天津理工大學(xué) 2011
[3]CT心臟圖像分割與左心室區(qū)域匹配技術(shù)研究[D]. 張峰.中南大學(xué) 2010
[4]醫(yī)學(xué)圖像分割算法研究及其在心臟分割中的應(yīng)用[D]. 陳豐.上海交通大學(xué) 2010
[5]水平集方法用于圖像分割研究[D]. 符升高.西安電子科技大學(xué) 2010
[6]采用模糊形態(tài)學(xué)和分水嶺算法的圖像分割研究[D]. 陳婷婷.西南大學(xué) 2008
[7]改進(jìn)后的分水嶺算法在圖像分割中的應(yīng)用研究[D]. 王鳳娥.山東大學(xué) 2008
[8]DICOM標(biāo)準(zhǔn)研究與圖像處理工具的實(shí)現(xiàn)[D]. 曹玉磊.西安電子科技大學(xué) 2007
[9]基于DICOM3.0標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)圖像顯示和處理研究[D]. 陳遠(yuǎn)新.重慶大學(xué) 2004
[10]心臟MR序列圖像感興趣區(qū)的自動檢測與基于Gibbs隨機(jī)場的分割研究[D]. 林亞忠.第一軍醫(yī)大學(xué) 2001



本文編號：3150908