自适应区域的医学图像自动分割框架

"这篇论文是2010年由刘有军、杜建军、陆建荣和乔爱科发表在北京工业大学学报上的，属于工程技术领域的研究，主要探讨了医学图像自动分割的问题。研究提出了一种基于自适应区域的医学图像自动分割框架，旨在解决传统分割算法对初始条件的过度依赖，并能有效处理目标的复杂分叉情况。 论文指出，传统的图像分割算法往往需要准确的初始条件，如阈值或几何信息，这对人工交互的依赖度很高，尤其是在处理大量图像切片时效率低下，特别是面对如血管等复杂分叉结构时。为了解决这个问题，他们提出的新框架结合了分割算法和目标检测技术，通过分析已分割目标的特性来预测待分割区域的局部属性。 这个框架的工作流程包括两个主要步骤：首先，通过对已经分割出的目标进行分析，预测目标在待分割切片上的局部区域；其次，基于这个局部区域，预估目标的阈值范围和几何形状等关键信息，这些信息作为输入参数提供给分割算法。论文中提到，这个框架可以应用于区域生长算法和基于阈值的水平集等常见分割方法。 实验结果显示，这种自适应区域的分割框架有效地减少了人工交互的需求，提高了分割效率，而且能够自动处理目标的复杂分叉结构。这一方法对于减少医生的工作负担，提高医疗图像分析的准确性和速度具有重要意义，对于医学图像处理和计算机辅助诊断领域具有重要价值。 关键词涉及图像处理、图像分割、目标检测和多重阈值，表明该研究涵盖了这些关键领域。该论文的中图分类号为TP301.6，文献标志码为A，文章编号为0254-0037(2010)08-1124-06，这为后续对该研究的引用提供了方便。"