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1、哈爾濱工程大學碩士學位論文前列腺超聲圖像的分割研究姓名：吳利予申請學位級別：碩士專業(yè)：控制理論與控制工程指導教師：李金20030101哈爾濱工程大學碩士學位論文摘要隨著醫(yī)學影像技術(shù)的進步和超聲醫(yī)學的發(fā)展，前列腺疾病的檢出率越來越高，引起了全社會范圍的廣泛關(guān)注。但由于同CT、MRI等圖像相比超聲圖像的質(zhì)量極差，存在大量的噪聲，給醫(yī)生正確判斷前列腺的結(jié)構(gòu)和病變與否帶來了極大的困難。為了使醫(yī)生可以對人體的解剖結(jié)構(gòu)以及病變進行更有效的觀察和診斷，提高前列腺疾病診斷的正確率，利用計算機圖像技術(shù)準確分割前列腺體就成為一個緊迫的課題。本論文選取前列腺超聲圖像作為研究對象，首先系統(tǒng)地介紹
2、了超聲設(shè)備和B超的成像原理，接下來研究了前列腺的解剖學結(jié)構(gòu)和超聲圖像的病理學和圖像學特征，并對目前圖像處理研究的現(xiàn)狀進行了剖析，從中得出了超聲圖像分割的特殊性。在圖像的預處理的過程中，論文首先改進了超聲圖像的Speckle嗓聲模型，其次在借鑒傳統(tǒng)的方法的基礎(chǔ)上，提出并實現(xiàn)了自適應(yīng)圖像增強和自適應(yīng)濾波處理方法，較好地抑制了噪聲。對于圖像的特征提取和圖像分割，論文在對傳統(tǒng)的邊緣提取和輪廓跟蹤算法進行研究之后，提出了y校正和Sobel算子相結(jié)合的邊緣提取算法。結(jié)合超聲圖像的特點，改進了并實現(xiàn)了自適應(yīng)閾值分割和最大方差比閾值分割算法。提出了全局比較探測、面積測定及空間優(yōu)先、競爭機
3、會均等三個有效的準則，利用灰度、紋理多特征矢量改進了傳統(tǒng)的區(qū)域增長算法。并對紋理分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割和SNAKE活動輪廓分割進行了有益的探索。在以上的基礎(chǔ)之上，論文設(shè)計實現(xiàn)了分別針對255色和24位真彩色的超聲圖像處理系統(tǒng)，并進行了一系列的圖像分割實驗。實驗結(jié)果表明，本文所墮璽堡三堡奎堂堡主堂焦笙苧．AbstractWiththeprogressofmedicalimageprocessingtechnologyandthedevelopmentofultrasonicmedical，moreandmoreprostatediseaseswerefoundandthisar
4、ouseextensiveattention．ComparingUltrasonicImage(us、witllCTandMRI，wecarlfindthequalityoftheUltrasonicImageisverybadforplentyofnoise．Inordertohelpdoctortocheckthetissueofprostateanddiagnoseillnessexactly,itisincreasinglydemandthathowtorealizetheautomaticsegmentationfromultrasonicimage．There
5、searchobjectinthisdissertationisprostateultrasonicimages．Firstly,theprincipleofultrasounddevicesandtheBultrasonicimaginghavebeenintroduced．a(chǎn)ndthentheanatomics1¨ctLlreofprostateanditspathologyhavebeenstudied．Theparticularitiesofprostateultrasonicimagehavebeenresearchedindetailaswell．Inthep
6、retreatmentoftheseimages，theSpecklenoisemodelhasbeenimprovedinthisdissertation．Onthebasisoftraditionalmethodsofneighborhoodaveragingandlow。passfiltering，themethodsofAdaptiveHistogramEnhancementandtheimprovedadaptiveWeightedMedianFilterhavebeenpresented，andthenoisehasbeenreducedgreatly．Aft
7、erthestudyofthetraditionalalgorithmsoffeatureextractionandboundarytracking，theedgedetectionmethodbasedoncombinationofy．correctionandSobeledgeoperatorhasbeenrealized．Afterthediscussionofseveralkindsofoptimumthresholdsegmentationmethods，amulti-featurevectorspaceandthr
