三维医学图像分割算法综述：关键技术与应用

本文是一篇深入探讨医学图像三维分割技术的论文，发表于2007年，由何晓乾、陈雷霆、沈彬斌和房春兰等人撰写，来自电子科技大学计算机科学与工程学院。该研究聚焦于医学图像分析和医疗诊断中的关键环节——三维图像分割，这是实现计算机辅助诊断（CAD）的基础，有助于医生和研究人员通过虚拟交互理解人体解剖结构，从而做出准确的诊断。 三维分割在医学图像处理中扮演着至关重要的角色，尤其是在对人体组织器官和感兴趣的区域进行精细化分析时。随着医学成像技术（如CT、MRI等）和三维可视化技术的进步，三维分割算法的发展也日新月异。论文将现有的三维分割算法大致划分为三类：基于结构的分割技术、基于统计学的分割技术和混合技术。 基于结构的分割方法利用了物体内部的形状、纹理和邻域关系来识别和分离目标结构。这类方法依赖于形状特征或边缘检测，如边缘连接、区域生长或轮廓提取，以构建目标对象的精确边界。 统计分割技术则侧重于利用统计模型，如概率密度函数、机器学习算法（如支持向量机、聚类）或深度学习，来识别和区分不同组织的分布特性。这种方法能够处理复杂的数据分布和噪声干扰，提高了分割的鲁棒性。 混合分割方法结合了结构和统计学的优势，通常采用多模态融合或层次化策略，既考虑局部结构信息又考虑全局统计特性。这种方法旨在优化分割性能，减少错误并提高分割精度。 论文作者对中国博士后基金和四川省青年科技基金资助的项目进行了概述，强调了三维分割技术在医学图像处理领域的前沿性和实用性。通过这篇综述，读者可以了解到当时三维分割技术的最新进展，以及如何选择适合特定应用的分割算法。 文章的关键词包括“三维分割”、“结构分割方法”、“统计分割方法”和“混合分割方法”，便于其他研究者快速检索和理解相关文献。同时，该研究遵循了中图法分类号 TP391.41 和 R445.39，以及文献标识码 A，表明其在计算机科学和医学图像处理领域的学术地位。这篇论文为医学影像分析的专业人士提供了宝贵的参考资源。