简介:
医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤,其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来,并提取相关特征,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,辅助医生做出更为准确的诊断。
但是,从医学图像中自动分割出目标是个艰巨的任务,因为医学图像具有较高的复杂性且缺少简单的线性特征;此外分割结果的准确率还受到部分容积效应、灰度不均匀性、伪影、不同软组织间灰度的接近性等因素的影响。
医学图像的分割主要涉及3个相关问题:变化的噪声、像素灰度分类的不确定性及灰度的非均衡性。
简介:
医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤,其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来,并提取相关特征,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,辅助医生做出更为准确的诊断。
但是,从医学图像中自动分割出目标是个艰巨的任务,因为医学图像具有较高的复杂性且缺少简单的线性特征;此外分割结果的准确率还受到部分容积效应、灰度不均匀性、伪影、不同软组织间灰度的接近性等因素的影响。
医学图像的分割主要涉及3个相关问题:变化的噪声、像素灰度分类的不确定性及灰度的非均衡性。