交互式分割方法：基于改进Snake模型的肺部CT图像分割

本文主要探讨了基于改进Snake模型的肺部图像分割方法，该方法针对传统Snake模型在肺部CT图像分割中存在的问题，如对初始位置敏感、深度凹陷区域分割不准确和抗噪性差等，提出了一种结合Live-Wire算法和阈值法的交互式分割策略。通过预分割确定Snake模型的初始轮廓，然后利用Snakes模型的演化得到精确的肺实质轮廓。实验结果显示，这种方法具有人工交互次数少、抗噪声性能好、鲁棒性强和效率高的优点，适用于肺部图像的快速分割。 在医学图像处理领域，图像分割是一项至关重要的任务，它为病灶区域的识别、组织测量和三维重建提供了基础。现有的分割方法在某些情况下表现出色，但在面对医学图像的复杂性和成像质量的多样性时，仍然存在准确性不足的问题。自动分割方法，如基于灰度信息的投影分割和直方图分割，以及基于边缘检测的方法，可能会因边界不清晰或与背景混杂而无法得到理想效果。手动分割则需要高度的专业技能，耗时且精度不可靠。因此，交互式分割成为了研究的重点。 本文提出的改进Snake模型结合了Live-Wire算法的用户引导优势和阈值法的自动分割能力。Live-Wire算法允许用户通过点击图像来指导分割过程，减少了对初始轮廓设置的依赖。结合阈值法，可以更准确地定位肺部边缘，为Snake模型提供更好的起点。在Snake模型的演化过程中，它能自适应地调整轮廓以适应图像的局部特性，尤其是在处理深度凹陷区域时，能更好地捕捉到肺部的复杂结构。 实验结果证明，该方法在肺部图像分割上表现优秀，不仅减少了人工交互次数，提高了分割效率，而且增强了模型对噪声的抵抗能力，确保了分割的鲁棒性。这种改进的分割方法对于临床分析和病情治疗的辅助决策具有重要意义，尤其是在CT断层图像分析中，能够提供更准确的肺部区域分割，有助于提高诊断的准确性和效率。 这篇论文研究了基于改进Snake模型的肺部图像分割技术，通过结合Live-Wire算法和阈值法，提出了一种有效的交互式分割策略，解决了传统Snake模型的局限性，提升了肺部图像分割的质量和效率，对医学图像处理领域具有积极的贡献。