改进连续最大流算法提升脑肿瘤MRI三维分割准确性

在当前的医疗图像处理领域，针对脑肿瘤磁核共振成像（MRI）中的挑战，如噪声、低对比度以及边界模糊等问题，本研究提出了一个改进的连续型最大流算法来提升脑肿瘤的三维分割效果。首先，研究者针对Flair、T1C和T2三种模态的MRI图像，采用了中值滤波和快速模糊C均值聚类进行预处理，以减少噪声和增强图像细节。这种方法有助于提高图像的质量，使得后续处理更为精确。 接着，作者根据大量的实验数据统计，确定了融合比例为5:1:4（对应Flair、T1C和T2模态），将预处理后的图像进行线性融合，形成三维融合图像。这种融合策略能够综合多模态信息，进一步提升对脑肿瘤特征的识别能力。 然后，利用快速模糊C均值算法对三维融合图像进行聚类，得到三维欠分割图像。欠分割阶段是为了保留更多的潜在信息，以便于后续的精细分割。 核心部分是，作者提出的改进连续型最大流算法，通过对三维欠分割图像的结构特征和统计特征进行深入分析，提取关键参数，优化了传统连续型最大流算法，以去除不必要的散点，从而得到更加精准的分割结果。实验结果显示，相较于金标准，该方法的相似系数达到了0.90，正确率高达0.94，召回率也达到0.86，表明其在分割精度上具有明显优势。 总结起来，这项工作展示了如何通过结合多种图像处理技术，并结合改进的连续型最大流算法，有效地解决脑肿瘤MRI三维分割中的问题，实现了自动且准确的分割，对于医学临床诊断具有重要的实际应用价值。因此，关键词包括图像处理、脑肿瘤、三维图像分割、磁核共振成像、线性融合以及改进的连续型最大流算法，这些都体现了研究的核心内容和技术路径。