基于形態(tài)學腦腫瘤圖像分割方法研究.pdf

1、腦部MRI及CT檢查以其簡單、快速有效、無創(chuàng)且診斷準確性高、為臨床醫(yī)生提供可靠的診斷依據(jù)。本課題的主要目的是依據(jù)腦部CT圖像特點,對腦部腫瘤的分割算法進行研究。最終需要達成的目標是在盡可能減少人工工作量的前提下實現(xiàn)計算機自動分割。由于腦部組織結構復雜、組織器官形狀不規(guī)則及不同個體間存在差異,這些因素使得分割算法計算量大,容易產(chǎn)生誤差,從而降低了圖像分割的精度和準確性。本文主要對分水嶺分割算法及形態(tài)學運算進行了研究,主要針對數(shù)學形態(tài)學多尺

2、度修正及粘性形態(tài)學在分水嶺變換中抑制過分割現(xiàn)象進行了研究。本文的主要工作包含以下幾個方面:
　　(1)區(qū)別于傳統(tǒng)形態(tài)學開閉運算提出一種多尺度修正的方法修正圖像,其在形態(tài)學梯度圖像基礎上,根據(jù)不同像素梯度值與其一定領域內梯度值的均方差確定結構元素的大小,對圖像各像素進行形態(tài)學開(閉)修正,以消除局部極大(小)區(qū)域,保證修正過程中目標輪廓不發(fā)生較大偏移。
　　(2)采用參數(shù)化的粘性形態(tài)學分水嶺分割思路,將粘性流體引入分水嶺變換過