醫(yī)學(xué)病理切片圖像中真皮區(qū)域分割算法研究課件

醫(yī)學(xué)病理切片圖像中真皮區(qū)域分割算法研究董文欣畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)的主要內(nèi)容(含主要技術(shù)參數(shù)解醫(yī)學(xué)病理切片圖像中真皮區(qū)域分割研究背景,研究意國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究進(jìn)展2.熟悉MATLAB編譯環(huán)境,能使用MATLAB編程語(yǔ)言對(duì)核心算法進(jìn)行仿真3.理解Kmeans和LA分類(lèi)算法的原理,掌握醫(yī)學(xué)病理切片圖像中真皮區(qū)域分割的實(shí)現(xiàn)流LDA區(qū)域分割算法,通過(guò)仿賣(mài)結(jié)巢比較種分類(lèi)算缺點(diǎn)4.總結(jié)全文,提出分割算法改進(jìn)的方向,并對(duì)下一步工作做出展望。醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像處理與分析領(lǐng)域的重要課題之一,也是近年來(lái)備受研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。醫(yī)學(xué)圖像分割的目的是把圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割開(kāi)來(lái),并使分割結(jié)果盡可能的接近解剖結(jié)構(gòu),從而為臨床診療和病理學(xué)硏究提供可靠依據(jù)。由于人體解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、組織器官形狀的不規(guī)則性及個(gè)體之間的差異性,一般將單一的圖像分割方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像并不能得到理想分割效果,為此必須尋找一種有效的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。典型的圖像分割方法典型的圖像分割方法有閾值法,邊緣檢測(cè)法,區(qū)域法。分析各種圖像分割方法可以發(fā)現(xiàn),它們分割圖像的基本依據(jù)和條件有以下4方面豢.(分割的圖像區(qū)域應(yīng)具有同質(zhì)性,如灰度級(jí)別相近、紋理相似(2)區(qū)域內(nèi)部平整,不存在很小的小空洞;(3)相鄰區(qū)域之間對(duì)選定的某種同質(zhì)判據(jù)而言,應(yīng)存在顯著差異(4)每個(gè)分割區(qū)域邊界應(yīng)具有齊整性和空間位置的準(zhǔn)確性。現(xiàn)有的大多數(shù)圖像分割方法只是部分滿足上述判據(jù)。如果加強(qiáng)分割區(qū)域的同性質(zhì)約束,分割區(qū)域很容易產(chǎn)生大量小空洞和不規(guī)整邊緣:若強(qiáng)調(diào)不同區(qū)域間性質(zhì)差異的顯著性,則極易造成非同質(zhì)區(qū)域的合并和有意義的邊界丟失。不同的圖像分割方法總有在各種約束條件之間找到適當(dāng)?shù)钠胶釱means算法聚類(lèi)算法中的一種常用箅法在模式識(shí)別和聚類(lèi)中經(jīng)常被使支其主要自的是Kmeans算法編輯便俱愛(ài):簡(jiǎn)后終生對(duì)擎相個(gè)教某類(lèi)對(duì)象K-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類(lèi)方法,是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法K-means算法的對(duì)象歸類(lèi)。通過(guò)迭代的萬(wàn)法,逐次更新各聚類(lèi)中心的值,直至得到假設(shè)要把樣本集分為c個(gè)類(lèi)別,算法描述如下(1)適當(dāng)選擇c個(gè)類(lèi)的初始中心;到距離最短的中心所在對(duì)任意個(gè)樣本,求其到c各中心的距離,將該樣本歸(3)利用均值等方法更新該類(lèi)的中心值4)對(duì)于所有的個(gè)聚類(lèi)中心如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持算法的最大優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)潔和快速。算法的關(guān)鍵在于初始中心的選擇和距離算法流程編輯首先從nη個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇κ個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象,則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類(lèi)中表的)聚類(lèi);然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心(該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值);不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù).k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊,而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)3具體流程編輯輸入:k,data[n];(1)選擇k個(gè)初始中心點(diǎn),例如c[0]=data[o].ck1]=data1](2)對(duì)于data[0]-.data[n],分別與co].cK-1比較,假定與c差值最少就標(biāo)記為(3)對(duì)于所有標(biāo)記為點(diǎn),重新計(jì)算c]={所有標(biāo)記為的data之和標(biāo)記為的個(gè)數(shù)(4)重復(fù)(2)(3直到所有c值的變化小于給定閾值。LDA線性鑒別分析法線性鑒別分析LinearDiscriminantAnalysis,LDA)有時(shí)也稱(chēng)FisherR0maF198095號(hào)的模的經(jīng)地終漆有196年由Beumer思想是將高是天距性。因此,它是一種有效的特征抽取方法。使用這大散布矩陣最小就是說(shuō),它能夠保證投影后模式樣本有最佳的可分離性。文獻(xiàn)一醫(yī)學(xué)圖像分割方法綜述ASURVEYONMEDICALIMAGESEGMENTATIONMETHODS圖像分割是一個(gè)經(jīng)典難題,·作者林瑤田捷隨著影像醫(yī)學(xué)的發(fā)展,圖像作者單位中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所人工智能實(shí)驗(yàn)室北京,100080分割在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中具有特模式識(shí)別與人工智能殊的重要意義本文從醫(yī)學(xué)STICEIPKU應(yīng)用的角度出發(fā)對(duì)醫(yī)學(xué)圖JournalPATTERNRECOGNITIONANDARTIFICIAL像分割方法,特別是近幾年INTELLIGENCE來(lái)圖像分割領(lǐng)域中出現(xiàn)的年,卷期):2019,15(2)新思路、新方法或?qū)υ蟹诸?lèi)號(hào)關(guān)鍵詞圖像處理知識(shí)脈絡(luò)方法的新的改進(jìn)給出了醫(yī)學(xué)圖像分割知識(shí)脈絡(luò)個(gè)比較全面的綜述最后總機(jī)標(biāo)分類(lèi)號(hào):V27TD5結(jié)了醫(yī)學(xué)圖像分割方法的在線出版日期2009年8月19日研究特點(diǎn)文獻(xiàn)二基于區(qū)域顯著性的彩色圖像分割提出一種彩色圖像分割算作者劉明媚法主要利用區(qū)域間顯著性:件武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與先是運(yùn)用了Krneans聚類(lèi)工程學(xué)院湖北武漢,430081的算法對(duì)彩色圖像進(jìn)行分刊名電子設(shè)計(jì)工程割然后分析彩色圖像中的JournalElectronicDesign各個(gè)分割區(qū)域之間的對(duì)比年,卷(期2019,21(18)度值以及分割的區(qū)域在圖TP391.4像中的位置關(guān)系,得到顯著圖像分割知識(shí)脈絡(luò)Kmeans算法知識(shí)脈絡(luò)顯著性知識(shí)脈絡(luò)性值根據(jù)需要設(shè)定顯著性區(qū)域合并知識(shí)脈絡(luò)閾值得到目標(biāo)顯著性區(qū)域imagesegmentatio并將其他非顯著性區(qū)域合并以此達(dá)到目標(biāo)區(qū)域與背機(jī)標(biāo)分類(lèi)號(hào)TN9TP3景的分離在線出版日期:2019年10月31日參考文獻(xiàn)三基于多閾值單水平集方法的醫(yī)學(xué)圖像分割Medicalimagesegmentationbasedonmulti-thresholdsinglelevelset作者張娜張建勛王針對(duì)Chan-vese的無(wú)邊界主動(dòng)輪廓模型慧娟[2]史瑞芝[cV模型)只能區(qū)分前景與背景的缺點(diǎn),AuthorZhangNa[1Zhang提出了一種基于多閾值單水平集的醫(yī)學(xué)Jianxun[1]WangHuijuan[2]ShiRuizhi[1]圖像分割方法,并將此方法應(yīng)用于微創(chuàng)術(shù)的預(yù)處理中由于醫(yī)學(xué)圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜,南開(kāi)大學(xué)機(jī)器人與信息自動(dòng)化研究所,天具有器官輪廓多連接等特點(diǎn),因此使用常津,30007規(guī)的水平集方法進(jìn)行分割往往不能取得刊名高技術(shù)通訊|STICEIPKU理想的效果而該方法采用修改目標(biāo)泛函JournalCHINESEHIGH的方式引入多類(lèi)分割具有多區(qū)域分割的TECHNOLOGYLETTERS特點(diǎn)只需經(jīng)過(guò)一次單水平集的迭代循環(huán)2009,19(11)即可將圖像根據(jù)灰度不同劃分為多個(gè)區(qū)關(guān)鍵詞橡像分割知識(shí)脈絡(luò)域具有精確、快速等優(yōu)點(diǎn)對(duì)不同的合單水平集知識(shí)脈絡(luò)chan-vese(CV模型知成囹像和醫(yī)學(xué)圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方脈絡(luò)多區(qū)域分割知識(shí)脈絡(luò)