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《基于形態(tài)學(xué)腦腫瘤圖像分割方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中圖分類號：TN391密級：公開UDC：本校編號：碩士學(xué)位論文論文題目：基于形態(tài)學(xué)腦腫瘤圖像分割方法研究研究生姓名：萬生陽學(xué)號：0211721學(xué)校指導(dǎo)教師姓名：王小鵬職稱：教授申請學(xué)位等級：工學(xué)碩士專業(yè)：信號與信息處理論文提交日期：2014.06論文答辯日期：2014.05.30萬方數(shù)據(jù)碩士學(xué)位論文基于形態(tài)學(xué)腦腫瘤圖像分割方法研究ResearchonMethodofBrainTumorSegmentationBasedonMorphological作者姓名:萬生陽學(xué)科、專業(yè):信號與信息處理學(xué)號:0211721
2、指導(dǎo)教師:王小鵬完成日期:2014.04蘭州交通大學(xué)LanzhouJiaotongUniversity萬方數(shù)據(jù)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含獲得蘭州交通大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解蘭州交通大學(xué)有關(guān)
3、保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)蘭州交通大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要腦部MRI及CT檢查以其簡單、快速有效、無創(chuàng)且診斷準(zhǔn)確性高、為臨床醫(yī)生提供可靠的診斷依據(jù)。本課題的主要目的是依據(jù)腦部CT圖像特點，對腦部腫瘤的分割算法進行研究。最
4、終需要達成的目標(biāo)是在盡可能減少人工工作量的前提下實現(xiàn)計算機自動分割。由于腦部組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜、組織器官形狀不規(guī)則及不同個體間存在差異，這些因素使得分割算法計算量大，容易產(chǎn)生誤差，從而降低了圖像分割的精度和準(zhǔn)確性。本文主要對分水嶺分割算法及形態(tài)學(xué)運算進行了研究，主要針對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)多尺度修正及粘性形態(tài)學(xué)在分水嶺變換中抑制過分割現(xiàn)象進行了研究。本文的主要工作包含以下幾個方面：(1)區(qū)別于傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)開閉運算提出一種多尺度修正的方法修正圖像，其在形態(tài)學(xué)梯度圖像基礎(chǔ)上，根據(jù)不同像素梯度值與其一定領(lǐng)域內(nèi)梯度值的均方差確定結(jié)構(gòu)元
5、素的大小，對圖像各像素進行形態(tài)學(xué)開（閉）修正，以消除局部極大（?。﹨^(qū)域，保證修正過程中目標(biāo)輪廓不發(fā)生較大偏移。(2)采用參數(shù)化的粘性形態(tài)學(xué)分水嶺分割思路，將粘性流體引入分水嶺變換過程。這樣，可以對因噪聲和非規(guī)則細(xì)節(jié)引起的非目標(biāo)區(qū)域的局部極小區(qū)域采用粘性度較大的流體進行淹沒，而對于較大的目標(biāo)區(qū)域則采用粘性度較小的流體，一方面保持了經(jīng)典分水嶺的封閉輪廓的準(zhǔn)確定位特性，另一方面，可以消除過分割現(xiàn)象。通過仿真實驗驗證本文所提出的方法可以較好的抑制分水嶺變換中的過分割現(xiàn)象，并且能夠在腫瘤邊緣迷糊，內(nèi)部灰度不均勻的情況下
6、較為精確的定位腫瘤的邊緣。關(guān)鍵詞：圖像分割；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；多尺度修正；粘性形態(tài)學(xué)；分水嶺變換論文類型:應(yīng)用研究-I-萬方數(shù)據(jù)蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractBrainMRIandCTscancanprovidereliablediagnosticbasisforclinicaldoctors,owingtoitsquickandeasymaneuverability,effectiveandaccuratediagnosis.Themainpurposeofthisissueistoresearchon
7、braintumorsegmentationalgorithmbasedonthecharacteristicsofbrainCTimages.Themaingoalistorealizetheautomaticsegmentationmethodofbraintumorsbycomputerwithoutartificialintervention.onaccountofthecomplicatedandrandom-shapedstructureofbraintissue,aswellasthediffe
8、rencesamongindividuals,whichmakesthesegmentationalgorithmlargeamountofcalculationandpronetoerror,alsoreducestheprecisionandaccuracyofsegmentationresults.Thispaperfocusesonwatershedsegmentationalgorithm
