医学图像分割与三维重建：算法创新与应用

本篇硕士学位论文主要探讨的是医学图像分割与三维重建算法在生物医学工程领域的应用。作者赵莉娜，专注于解决医学图像处理中的关键问题——图像分割。医学图像分割是通过对图像进行区域划分，识别出特定的组织器官，这在疾病的早期检测和诊断中起着至关重要的作用。然而，由于医学图像的复杂性，如噪声、纹理变化和形态多样性，传统的分割方法往往面临挑战，例如容易陷入局部最优和难以确定合适的聚类个数。 在研究中，作者提出了一种结合蚁群聚类算法的模糊C均值聚类分割方法，以增强算法的全局性和鲁棒性，改善了传统方法的局限。此外，针对动态轮廓模型的不足，作者构建了一个初始轮廓预测模型，通过分析分割后的图像来预测未分割部分，减少了对初始轮廓线的依赖。同时，为避免能量最小化过程中的局部最优问题，作者设计了一种新的能量函数，综合考虑图像区域和边缘信息，从而更准确地定位目标区域的边缘。 论文的核心部分深入探讨了三维重建技术，这项技术可以从二维医学图像序列中复原出三维结构，提供更具真实感的图像，帮助医生从不同角度和深度分析病灶，提高诊断的准确性和科学性。作者在MATLAB环境中运用了表面绘制和体绘制等多种方法实现了医学图像的三维重建。 论文不仅展示了研究成果，还对后续研究方向提出了建议，强调了这些技术在医学图像处理中的潜力以及可能的改进空间。赵莉娜的研究工作旨在推动医学图像分析技术的发展，为临床实践提供更为精确和直观的工具。