分水岭优化C-V模型在脑肿瘤图像分割中的应用

"本文主要探讨了一种分水岭优化的C-V模型在脑肿瘤图像分割中的应用，旨在解决传统方法在处理此类图像时存在的问题。文章首先介绍了脑肿瘤图像分割的重要性，然后分析了阈值法、区域生长法、分水岭变换和曲线演化模型等常见分割方法的优缺点。特别指出，分水岭变换虽然广泛应用，但易受微弱边缘影响导致过分割，而Snake模型等曲线演化模型则可能对初始轮廓位置敏感。 针对这些挑战，作者提出了一种新的方法，即结合分水岭变换和C-V（Chan-Vese）模型。首先，利用改进的分水岭变换，通过引入标记函数和强制最小技术减少过分割现象，得到初步分割结果。接着，在这个粗分割的基础上，确定C-V模型的初始轮廓，避免了对初始位置的敏感性。最后，应用C-V模型进行细分割，该模型无需重新初始化，可以更精确地分割出脑肿瘤区域，特别是能有效地处理肿瘤与周围组织粘连的情况。 实验结果表明，这种分水岭优化的C-V模型在实际应用中能够有效分割各种脑肿瘤图像，提高了分割的准确性，尤其是在处理组织粘连的肿瘤时表现优越。这种方法不仅改善了传统方法的不足，还降低了计算复杂度，为脑肿瘤的临床诊断和治疗提供了有力支持。 本文的研究为医学图像处理领域提供了一种新的、高效的分割策略，对于提高脑肿瘤的检测和分析精度具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化该模型，以适应更多类型的医学图像，并在更大规模的数据集上验证其性能。"