前言
医学图像包括CT,MR】及其它医学影像设备所获得的图像.医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术.医学图像分割是一个根据区域内的相似性以及区域间的不同把图像分割成若干区域的过程.从图像中把有关结构(或感兴趣区)分离出来是图像分析与识别首要解决的问题，也是制约医学图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈.从医学研究和临床应用的角度来看，图像分割的目的是对原始的2D或3D图像划分成不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从}fn把感兴趣的区域提取并显示出来，并使它尽可能地接近解I}结果，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据【‘].医学图像分割方法的研究有两个显著的特点，一是要用到医学中的领域知识，如肺实质的大致形状、颅内白质和黑质的含量和相对位置关系;另一是经常采用二维分割的方式，这是因为一般的图像中仅仅具有二维数据，即二维景物通过摄像机或其它成像设备得到的二维投影，Ifn医学图像中则直接给出了以二维切片形式组织的二维数据，这就为二维分割提供了可能.图像分割同时又是进行二维重建的基础，分割的效果直接影响到二维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出，如CT胸部片中，可在肺实质分割基础上，进一步提取感兴趣区域，进Ifn提取出病变细节。来帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，从}fn提高医生诊断的准确性和科学性[[2].医学图像分割算法的研究是医学图像处理永恒的话题，是一个多学科交叉的研究领域，它涉及数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。在诊断医学、手术规划及模拟仿真、整形及假肢、外科放射治疗规划解IIJ教学等方面都有重要应用。医学图像的分割结果直接关系到医疗诊断和治疗的效果。因此对医学图像分割效果的性能评价具有重要的学术意义和应用价值。
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中文摘要 4-5
英文摘要 5-6
符号说明 7-8
前言 8-9
材料和方法 9-38
结果 38-41
讨论 41-42
结论 42-44
参考文献 44-47
致谢 47-48
攻读学位期间发表的学术论文 48