基于腹部CT的肝脏肿瘤分割及其临床应用研究.ppt

基于腹部基于腹部CT的肝脏肿瘤分割及的肝脏肿瘤分割及其临床应用研究其临床应用研究1.目的目的 医学图像分割是医学图像处理的重要应用领域,它是更高层次图像分析与理解的基础,随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用，如组织容积的定量分析、诊断病变组织的定位，准确的分割结果对外科手术、疾病的早期诊断等应用起积极作用。本课题的主要目的是通过对于CT图像进行分割的研究，通过对CT图像用数学形态学的方法进行分割前预处理、结合分水岭分割算法进行分割最后把分割所得的区域按照一定的合并条件进行区域合并能够使分割最终形成较准确的有意义的区域块。为临床医学图像分割应用提供一定的依据。2.意义意义 医学图像分割在临床诊断和治疗方面具有重要意义，具体表现在以下几个方面:一、图像分割的结果用于测量人体器官、组织或病灶的体积。通过对这些体积在治疗前后的定量测量和分析，可以帮助医生进行诊断和制定对病人的治疗方案。二、图像分割的结果常用于医学图像的分析，如不同形式图像的配准、融合，解剖结构的测量，心脏运动的跟踪及真实头模型的重建等，有利于医学图像的三维重建。三、用于计算机引导手术，有利于外科手术方案的制定和仿真，病理研究、药物疗效的评估，解剖参考以及放疗计划中的三维定位等。3.研究目标研究目标 针对医学CT图像中人体肝脏器宫图像的分割算法进行研究，采取一种合适的分割算法，对图像进行分割，能够将正常组织与病灶组织准确区分开可以有效地提高人体肝脏器官中病灶区域定位的准确度和医学参数的测量精确度，从而达到辅助临床医生进行准确诊断的目的。4.研究内容研究内容 具体研究的内容主要是尝试结合数学形态学的复合运算方法对于CT图像进行平滑去噪操作，提取较为精确的腹部CT图像的边缘图像，分水岭分割合并等内容。5.算法设定的基本流程 数学形态学复合运算读取CT图像得到平滑去噪、提取边缘图像分水岭算法分割(Watershed)边缘图像得到初步分割图像按照一定的条件对分割后的图像进一步的合并得到最终分割的CT图片