本文摘要：：在对医学的成像图像特性展开分析的基础上，分别对医学的成像图像展开了拆分方法的讲解及评价，并对其发展的方向、趋势展开了非常简单的探究。而三维的成像图像拆分技术于是以较慢发展着，其在医学临床的过程中可以协助医生更佳的分析、临床病情。图像的拆分技术占有了医学成像图像的定性、定量分析领域中十分最重要的地位，预计在今后的几年三维成像图像拆分技术将沦为医学成像图像拆分技术的主力军，对病情的分析、临床起着直接影响起到。

：在对医学的成像图像特性展开分析的基础上，分别对医学的成像图像展开了拆分方法的讲解及评价，并对其发展的方向、趋势展开了非常简单的探究。而三维的成像图像拆分技术于是以较慢发展着，其在医学临床的过程中可以协助医生更佳的分析、临床病情。图像的拆分技术占有了医学成像图像的定性、定量分析领域中十分最重要的地位，预计在今后的几年三维成像图像拆分技术将沦为医学成像图像拆分技术的主力军，对病情的分析、临床起着直接影响起到。

【关键词】：医学；图像拆分技术；方向1章节　　成像光学因其独有的可用性、实时性及廉价性，在医学方面具有普遍的应用于。但是由于其固有的声学特征，因而获得的完整图像噪声大、对比度较低、光学质量劣的问题，必须对完整的成像图像展开拆分，图像拆分的关键在于需要精确地从图像中萃取出有简单的信息，确保医学系统的可靠性。目前主要图像拆分方法可分成基于区域的拆分方法和基于边界的拆分方法。

基于区域的拆分方法，依赖图像的空间局部特征，如灰度、纹理及其它像素统计资料特性的均匀分布性等。典型的基于区域的拆分方法有区域生长、区域分化以及两种结合的方法等。　　由于图像拆分技术是医学成像图像的定量、定性分析的重要环节，将直接影响到先前的分析、处置和修复工作。

为了提高了拆分质量，提升拆分的精度，使得拆分的效果更佳的体现特定器官或病灶的特征。该文研究了一种基于区域生长的改良算法，通过改良种子点的自由选择和改良生长方法，提升了拆分效率和精度，最后利用数学形态学的进运算对生长结果展开修正，除去区域生长后的小孔状噪声，获得了较好的拆分效果。2传统的图像拆分技术　　传统医学成像图像的拆分技术主要有两类：一类是以边缘检测为基础的方法，一类是以区域生长为基础的方法。

一般来说为了需要获得更佳的拆分效果，在实际的应用于中，往往将这两种方法融合在一起用于。2.1以边缘检测为基础的方法　　以边缘检测为基础展开拆分的方法，是根据图像的像素特征展开检测，由于其局部特征具备突变性、不连续性，由此可以描绘出几条边界，最后将图像拆分沦为几个有所不同的区域。因此，投票决定一个基础点作为检测点，根据检测点以及检测点的邻接点检测的象素作为特征值，再行根据其检测值来取得有所不同区域间的边界。

　　但是，有时根据图像的像素展开边界刻画时，由于邻接点的像素检测的信息并不给定，使得刻画的图像边界不原始、堵塞，故无法顺利将图像展开区域分割。这时，为了勾画出有意义的图像边界，对于那些停歇不倒数的边缘点就要使用一定的算法将其连接起来。此外，有较小噪声音的图像不会有一定误差，主要反映在图像边缘的真实性上，这一点对以边缘检测为基础的拆分方法的结果影响很大，特别是在是在医学成像图像的拆分上，因此，这个问题急需获得解决问题。2.2以区域生长为基础的方法　　这种图像的拆分方法，则是将象素按照一些规定的特征，分类区分到有所不同的区域中去，因此每个邻接的区域都具备有所不同的均匀分布性。

主要的基础技术有：拆分技术、分化技术以及随机场技术。2.2.1基于拆分、分化技术的区域生长法　　主要分成：拆分、分化、拆分-分化融合这三种方法。（1）拆分的方法：首先将构图图像区分成多个完全相同的基础区域，然后辨别各个区域的均匀分布性，将均匀分布性相近的展开拆分，使得最后扣除的区域超过一定的均匀分布性；（2）分化的方法：将构图图像皆分成四份，然后以分化的结果作为下一次的分化模板，只要区域的拆分结果无法超过一定均匀分布性，就大大对区域展开下一次分化，直到各个区域的均匀分布性都获得符合；（3）拆分-分化结合的方法：将邻接并且特征相近的区域展开拆分，不均匀分布的区域大大展开分化。

　　这些方法对图像有一个联合的基本拒绝：高像素。高像素确保了图像的清晰度和质量，这样可在展开图像拆分或分化的处置时，会处置过度，造成结果杂讯。一般来说这几种方法都是作为其它成像图像拆分方法的辅助来应用于的，因此这类参考文献很少。

2.2.2基于随机场技术的图像拆分方法　　利用空间区域的相互作用模型，再行融合一些概率论科学知识以及模拟退火等优化方法对图像展开拆分。但这种方法非常容易造成误将分类产生，纹理边界较难展开拆分，因此其在医学成像图像的拆分中的应用于也并不普遍。

3应力模型的医学成像图像分割法　　近几年来，经常出现了许多新兴的图像拆分技术，研究者们环绕其展开防止研究，并获得了极大成就。以应力模型中的动态规划模型为事例，以动态规划模型为基础的拆分方法，首先不应人工自由选择完整图像的起点、起点，求算出有最初代价阵。之后再行用自由选择的初始点与最初的代价阵，求出积累代价阵，然后由起点向着起点展开偏移记录，所画出有最后的边界线。　　本文依据此分割法展开实验，实验结果显示该算法需要获得拟合解法，噪音对图像拆分的影响也不显著，只是还必须留意几个方面：　　简单的计算出来过程：积累代价阵的计算出来过程十分复杂，因此不会花费大量时间，可以说道是整个运算过程中的重点、难题；　　初始点、中止点的自由选择，很大的影响着拆分结果，因初始点、中止点的有所不同可以构成有所不同的拆分结果，其中（a）完整图像，其中标志点位临床医生所标；（b）（c）（d）为有所不同初始点、中止点情况下的有所不同拆分结果（参见图1中bcd）4以模糊集理论为基础的拆分技术　　区分医学图像的区域有时候并不十分更容易，由于医学光学系统具备其自身独有的物理特征，还有机体有所不同的的组织吸取能量的能力略有不同展现出在图像上为光学时会有一定的差异即医学图像具备的不确定性、模糊性。

在叙述医学图像中的目标物体时应用于图像的模糊性，参见表格1　　应用于以模糊集理论为基础的图像拆分技术可以解决问题医学图像中的部分结构不当的问题，因此，发展、应用于此技术在医学成像图像的拆分工作中，可对医学图像的分析有相当大的协助。5以神经网络为基础的拆分技术　　以人工的神经网络为基础的图像拆分技术是近几年刚发展一起的被广泛应用的新技术。这项技术具备一个十分良好的条件，它拆分图像的方式不必须依赖图像的概率函数也就是说即使在图像数据经常出现相当严重的偏差时也可以展开图像的拆分。

事实上，这个拆分技术是以图像的形状为基础展开图像的拆分的。　　这个拆分技术主要有两个操作过程：首先是展开图像特征的萃取；然后就是展开神经网络的拆分。

萃取医学成像图像特征的过程对于整个图像的拆分具备决定性的起到，因为萃取的数据是展开神经网络的计算出来时的基础数据。如果能萃取到准确的图像特征数据之后需要尽量的缩减计算出来过程，提升拆分算法的准确性。　　6结语　　通过对医学的成像图像展开了讲解与评价，虽然应力模型拆分技术能取得不俗的效果，但仍有许多还未解决的问题。

因此，医学成像图像拆分技术的研究方向不应根据这些还未解决的问题，向以下几个方面发展：能量模型的创建分析；噪声对成像图像拆分影响的处置；多种模型融合应用于，从而提升拆分效果、减缓拆分速度。将二维拆分技术往三维拆分技术上发展以及推展；拆分序列的图像，不仅对层间轮廓线形状的相似性展开利用，还要对层间的对应边缘处灰度的相关性与相似性展开利用。

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