医学图像分割算法在肺部疾病诊断中的应用

"这篇资源主要讨论了图像分割方法在医学影像分析中的应用，特别是针对肺癌诊断的场景。文章提到了几种常见的图像分割算法，包括图形切割法、活动轮廓法、区域生长法和水平集法，并将图像分割算法分为基于边缘和基于区域两大类。在基于边缘的图像分割算法中，边缘检测的重要性被强调，但噪声处理和边缘检测精度之间的平衡是一大挑战。论文提到了经典的Robert算子和Sobel算子作为边缘检测的例子。此外，该资源还涉及了一篇名为《基于定量影像组学的肺结节良恶性预测》的硕士学位论文，该论文可能利用了这些图像分割技术来预测肺部结节的性质。" 在医学影像分析中，图像分割是至关重要的步骤，它能够帮助识别和分离感兴趣的病变区域。如标题所示，这里的重点是STM32F401-Discovery电路原理图可能用于构建或测试图像处理系统，尽管具体内容未在摘要中详细说明。描述中提到的图像分割方法选择是针对临床实践，尤其是肺癌的诊断和治疗。 图像分割方法分为基于边缘和基于区域两大类。基于边缘的算法着重于识别图像中的边界，这些边界通常表示灰度值的突然变化。然而，边缘检测易受噪声影响，可能导致误检或漏检。并行和串行是处理边缘检测的两种策略，其中一阶和二阶导数信息常用于检测边缘点，Robert算子和Sobel算子是常用的边缘检测算子。 另一方面，基于区域的算法更关注图像内部的相似性，通过相邻像素的相似性来生长或聚类形成区域。区域生长法就是这样的例子，它从种子点开始，根据预设的阈值或相似性准则扩展到整个区域。 提及的硕士学位论文聚焦于使用定量影像组学预测肺结节的良恶性。定量影像组学是一种分析图像特征以提取定量信息的方法，可能涉及到上述的图像分割技术，以帮助区分良性与恶性肺结节，提供更准确的诊断辅助。 这一领域的研究旨在改进和优化图像分割技术，以提升医学影像分析的准确性和可靠性，从而更好地服务于临床实践。