双源CT心脏图像腔体区域的分割

针对注有造影剂的双源CT心脏图像,由于血液流动和造影剂分布不均匀等使得心脏腔体存在灰度不均匀、边界泄漏等问题,采取单独的图像分割算法很难取得满意的结果,提出一种基于形态重构和Otsu多阈值的混合方法。算法首先利用形态重构运算对图像进行平滑滤波,使得心脏腔体灰度信息收敛并与周围组织产生灰度差异,再用Otsu多阈值分割算法对图像各个区域进行标记,通过指定第一张图像中注有造影剂的心脏腔体所在的标记,根据同一组织在相邻图像的关系依次识别出下一张图像中注有造影剂的心脏腔体标记,最终实现了一组心脏图像中造影剂区域的半自动分割。实验结果显示,目标区域轮廓清晰准确,为下一步心脏各腔室的分割奠定了良好的基础。

脑部MRI图像的半自动实时轮廓提取方法

研究脑部MRI图像的实时轮廓提取问题。由于脑部MRI图像分辨率高且信息量大,传统方法对整幅图像做图像分割和轮廓搜索,难以保证实时精确的轮廓提取。为解决上述问题,提出一种用区域分解和图像标记的实时轮廓提取方法,将感兴趣区手动分解为若干个自定义子区域的集合,依次提取各子区域轮廓并与当前图像轮廓合并,最终实现感兴趣区的轮廓提取。标记图像记录医学图像上各点的标记状态用于边界跟踪,提取当前子区域的轮廓后,标记图像上各点状态随之改变,对其做邻域搜索可得到合并后的医学图像轮廓线。实验结果表明,改进方法可实时流畅地提取感兴趣区域轮廓,鲁棒性强,对狭窄连通区域和外表面轮廓也有很好的提取效果。