1、植基於植基於 K-means及及 Canny為基礎為基礎的腦部腫瘤影像切割法的腦部腫瘤影像切割法指導教授指導教授 :吳明霓吳明霓學生姓名學生姓名 :劉濠銘、陳益聖、賴志昇劉濠銘、陳益聖、賴志昇 國國 立立 台台 中中 技技 術術 學學 院院大綱大綱n 導論導論n K-meansn Cannyn 本文方法本文方法n 未來展望及結論未來展望及結論1、導論、導論n 在臨床醫學應用上，從電腦斷層掃瞄在臨床醫學應用上，從電腦斷層掃瞄和核磁共振的影像，將器官及腫瘤的和核磁共振的影像，將器官及腫瘤的輪廓描繪出來。輪廓描繪出來。n 本研究針對電腦斷層頭部掃描圖，以本研究針對電腦斷層頭部掃描圖，以如何正確將腫瘤
2、邊界切割出來作為主如何正確將腫瘤邊界切割出來作為主要研究。要研究。n 從醫療用電腦輔助影像圖成為醫生診斷從醫療用電腦輔助影像圖成為醫生診斷疾病的工具之後，醫療用圖影像分析及疾病的工具之後，醫療用圖影像分析及醫療用影像切割方法就逐年進步。醫療用影像切割方法就逐年進步。n 本文最主要的目的：本文最主要的目的：如何開發更好的演算法及縮短大量醫學如何開發更好的演算法及縮短大量醫學影像圖片的判定時間。影像圖片的判定時間。使用使用 K-means及及 Canny方法原因方法原因n 腫瘤像素值與其他部位比較較高，使腫瘤像素值與其他部位比較較高，使用用 K-means將項素值較高部分分群出將項素值較高部分分群
3、出來。來。n Canny切割沒有方向性且可控制切割沒有方向性且可控制 ，對腫瘤圖能顯現出較明顯的細節。對腫瘤圖能顯現出較明顯的細節。2、參考用的影像處理方式、參考用的影像處理方式在此部分我們列出本次研究所使用在此部分我們列出本次研究所使用的影像處理方法，對其方法做簡單介的影像處理方法，對其方法做簡單介紹及影像套用。紹及影像套用。(1)K-means分群法分群法(2)Canny邊緣偵測邊緣偵測2-1、 K-means 分群法分群法n K-means 群聚方法是將所有的資料群群聚方法是將所有的資料群聚分成聚分成 K組資料群聚，並找出位於這組資料群聚，並找出位於這些群聚中心點位置之群聚技術。些群聚中
4、心點位置之群聚技術。 K-means步驟步驟n 1. 假設有假設有 K個群組，找出各群組中的個群組，找出各群組中的群中心。群中心。n 2. 計算所有資料點到計算所有資料點到 K個群中心之距個群中心之距離，分配所有資料點到距離最近的群離，分配所有資料點到距離最近的群中心。中心。n 3. 將各個群組中所屬的資料點再次將各個群組中所屬的資料點再次重新計算。重新計算。n 4. 重複重複 2.跟跟 3.步驟，直到所有資料步驟，直到所有資料點不再移動為止。點不再移動為止。K-means分群法優缺點分群法優缺點n 優點：優點：1.時間複雜度小，能將所有需分群的時間複雜度小，能將所有需分群的資料做快速分群動作。資料做快速分群動作。 2.可依照研究人員需要改變分群數。可依照研究人員需要改變分群數。 n 缺點：缺點：分群數量需要自行設定，每次做完的分群數量需要自行設定，每次做完的分群結果可能造成不完全相同的情況分群結果可能造成不完全相同的情況，產生些微誤差。，產生些微誤差。 K-means範例圖範例圖(a)為腫瘤影像， (b)則為 (a)使用 K-means處理分五群後的影像。(a) (b)
