基于活動輪廓模型的醫(yī)學圖像分割技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學圖像分割一直以來都是醫(yī)學圖像處理的重點和難點。它不僅是醫(yī)學圖像中提取定量信息不可缺少的手段，也是三維可視化實現(xiàn)的基礎。但是由于醫(yī)學圖像自身的一些特點，傳統(tǒng)的圖像分割方法很難滿足醫(yī)學圖像的分割要求。
　　Snake模型是一種基于參數(shù)輪廓曲線的圖像分割方法，在高層知識的指導下和圖像能量的驅(qū)動下，將參數(shù)曲線吸引到能量最小處，即目標區(qū)域的邊緣處。該方法將底層圖像信息和高層知識有機地結(jié)合起來，有效地彌補了傳統(tǒng)醫(yī)學圖像分割技術(shù)存在的問題，

2、從而很好地將目標分割出來。
　　本文首先對傳統(tǒng)Snake模型的基本理論進行了研究，歸納總結(jié)出該模型存在的六大問題，然后結(jié)合仿真實驗描述了這些問題，分析了問題產(chǎn)生的原因。此外介紹了針對上述問題的基于Snake模型的改進方法，并分析了這些方法所存在的問題。
　　其次，本文對Snake模型對初始輪廓敏感性的問題進行了研究，得出了只要將初始輪廓設在外力場的有效作用范圍內(nèi)就可以獲得較好的分割效果的結(jié)論，從而將解決傳統(tǒng)Snake模型問題

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