脑水肿CT图像分割：形态学多尺度修正方法

"基于形态学多尺度修正的脑水肿区域分割" 本文是一篇研究论文，发表在《中国体视学与图像分析》2013年第18卷第1期，探讨了利用形态学多尺度修正技术对脑水肿区域进行精准分割的问题。在医学成像，特别是脑CT图像中，由于组织结构复杂且灰度不均匀，直接使用分水岭分割算法常常导致过分割现象，即目标区域被分割得过于破碎。为了解决这一问题，作者提出了一个改进的分割方法。 首先，他们对原始图像进行线性拉伸和指数增强处理，目的是提升图像中脑水肿区域与正常组织之间的灰度对比度，使目标区域更加明显。这两个预处理步骤有助于突出感兴趣区域，使得后续的分割操作更准确。 接下来，利用形态学梯度图像，根据像素的梯度值动态选择合适的结构元素大小。这种方法被称为形态学多尺度修正，它可以在消除小的局部区域噪声的同时，保持目标轮廓的完整性，避免在修正过程中导致目标区域的变形或偏移。 最后，论文采用了标记控制的分水岭变换作为分割工具。在这个阶段，之前经过形态学多尺度修正的图像会被送入分水岭变换算法，通过设定适当的标记来限制分割范围，从而减少因过分割而导致的错误分割问题。这种方式能更准确地定位和分离脑水肿区域。 实验结果显示，这种基于形态学多尺度修正的标记控制分水岭分割方法对于脑水肿区域的分割具有较高的精度，证明了其在医学图像分析中的有效性。该研究受到国家自然科学基金项目(61261029)和高等学校基本科研业务费项目(212090)的支持。 文章作者万生阳是硕士研究生，专注于图像处理研究；通讯作者王小鹏是教授及硕士生导师，可以通过E-mail:wangxp1969@sina．com联系。该研究对脑水肿的识别和临床诊断具有重要意义，为进一步的医学图像分析提供了新的技术和思路。