提升CT心脏图像分割准确性的BF-WS方法

本文主要探讨了"双边滤波和标记分水岭的CT心脏图像分割"这一论文研究主题。心脏病作为全球健康的重要威胁，其内部病灶的准确诊断依赖于高质量的CT图像分析。图像分割对于心脏疾病诊断至关重要，特别是提高CT心脏图像的分割精度，已经成为研究者关注的焦点。 论文首先介绍了心脏病的普遍性，强调了影像学在诊断中的关键作用。传统的分水岭算法因其速度快和精确定位边缘的特点，在医学图像分割中广泛应用，包括心脏图像的处理。然而，由于心脏的动态变化和CT图像中的伪影，如弱边界问题，分水岭算法有时会引发过度分割，导致结果不准确。 为解决这些问题，研究者提出了BF-WS（双边滤波和标记分水岭相融合）方法。这种方法首先利用双边滤波算法对CT心脏图像进行平滑处理，这有助于消除噪声并保持边缘信息。双边滤波能够平衡空间邻域内的像素相似度和灰度差异，避免过度平滑导致的细节丢失。 接着，通过改进的Otsu算法提取心脏图像的内、外标记，这是一种阈值分割技术，用于区分前景和背景。标记的准确性对于后续的分割过程至关重要。研究者采用分水岭算法进行图像分割，结合双边滤波预处理的结果，有效地减少了过分割现象，提高了分割的精确性和一致性。 实验部分在Matlab平台上进行，结果显示BF-WS方法显著提高了CT心脏图像的分割准确率，其分割结果与专业医生的分割结果非常接近，证明了该方法的有效性和实用性。这对于临床医学诊断提供了可靠的图像分割依据，有助于医生做出更准确的诊断决策。 这篇论文的研究深入到CT心脏图像处理的实际问题，提出了一种有效的方法来改善图像分割效果，对于推动医学影像学领域的发展，特别是在心脏病检测方面的应用，具有重要意义。通过融合双边滤波和标记分水岭技术，该方法不仅提高了图像处理的精度，也展示了在复杂医学图像分析中的创新思路。