医学图像分割的目的和意义

liuyong · 发表于 2015-12-3 23:52:21

医学图像分割的目的和意义

图像分割是按照某种特征(如灰度、频谱、纹理、彩色特征等)将图像分成一些有意义的区域。在这些区域内部，其特征往往是相同的或相似的，而相邻区域彼此特征则不相同，区域之间存在边界。图像分割技术是图像处理和分析中的关键技术。医学图像分割从本质上来说也是一个根据区域内特征的相似性以及相邻区域间特征的不同把图像分割为若干区域的过程。从图像中把感兴趣区分离出来是制约医学图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。

医学图像分割在临床诊断、病理分析以及治疗方面具有重要意义，具体表现为：(1)图像分割的结果常用于生物医学图像的分析；(2)用于测量人体器官、组织或病灶的体积；(3)用于医学图像的3D重建方面，便于可视化、以及放疗计划中的3D定位等；(4)图像分割结果可用于在不丢失有用信息的前提下进行数据的压缩和传输；(5)因为分割后的图像与噪声的关系减弱，所以具有降噪功能。

live wire 分割

医学图像分割技术的发展

随着计算机技术的发展和普及，医学图像分割技术也经历了一个从人工分割到半自动分割和自动分割的逐步发展过程。早期的图像分割完全是靠人工完成的。完成的方法是在原始图像上直接画出期望的边界。这种方法费时费力，分割结果与分割者的解剖知识和经验有直接关联，分割结果不是特别理想。半自动的分割方法把操作者的知识和计算机的数据处理能力有机地结合起来，从而完成对医学图像的交互分割。它比人工分割法大大减少了人为因素的影响，而且分割速度快，分割精度高。但分割结果在一定程度上还要依赖操作者的知识和经验。近年来图像分割领域中也涌现出一些自动分割技术，它们脱离了人为干预，完全由计算机实现医学图像分割的全过程，但自动分割方法的运算量相当大。

目前在临床上，研究实用的自动分割方法一直是人们追求的目标，也是近年来图像分割方法的研究重点。最初的图像分割方法，大多采用单一的图像分割技术，但是，随着各种数字化成像设备的发明及应用，单一的分割技术已经不能满足对新设备产生的复杂医学图像的分割。因此把两个或两个以上的单一技术结合在一起，使它们扬长避短，互为补充。实践证明，这种分割技术比单一技术取得了更理想的分割效果，是图像分割技术发展的一个重要方向。