GVFSnake模型改进的脑MRI图像肿瘤自动分割方法

该篇硕士论文主要探讨了在医学图像处理领域，尤其是脑MRI图像分割中的一个重要问题，即如何有效解决GVF Snake模型在肿瘤分割时的轮廓自动初始化难题。GVF Snake模型是一种基于能量最小化的方法，用于寻找图像中的曲线或轮廓，但其在处理弱边缘区域的收敛性能较差。 论文首先介绍了医学图像分割在临床诊断中的关键作用，特别是在辅助医生识别和分析疾病方面的重要性。然而，医学图像因其复杂性和非均匀性，对图像分割技术提出了严峻挑战。作者选择GVF Snake模型是因为其在形状建模和演化上的优势，但在实际应用中，特别是脑肿瘤分割时，需要一个精确的初始轮廓作为起点。 传统的GVF Snake模型依赖于人工绘制初始轮廓，这不仅要求分割者具备丰富的医学知识和实践经验，还可能导致分割结果受人为因素影响较大，对模型的迭代次数和分割精度控制具有很高的敏感性。为了解决这个问题，论文提出了一种结合策略：首先，利用细化的Canny算子进行边缘检测，将其结果作为GVF Snake模型的边缘映射，减轻了原始模型对弱边缘的处理困难。 然而，作者意识到完全依赖手动初始化仍然存在局限性，因此引入了标记分水岭算法对图像进行预分割。通过预先识别出肿瘤区域，可以提供更精确的初始轮廓，减少了对分割者专业知识的需求，并降低了人为误差的影响。接着，改进的GVF Snake模型对这些预分割后的轮廓进行迭代，以进一步提高分割的精度和效率。 实验结果显示，这种结合了标记分水岭变换的GVF Snake模型在脑肿瘤分割任务中表现出显著的优势。它不仅解决了轮廓初始化的难题，降低了对专业人员的要求，而且通过减少人为干预，提高了分割结果的稳定性和准确性。这篇论文为医学图像分割技术提供了一个实用的、自动化程度更高的解决方案，对于提高医学图像分析的精度和效率具有实际价值。关键词包括医学图像分割、脑MRI图像、GVF Snake模型以及标记分水岭变换，这些都是论文的核心研究内容和技术手段。