医学图像分割方法综述背景 l 图像分割是什么？ l 用以区分物体和背景的图像处理工具 l 对输入图像进行计算 l 将图像划分到一个统一的区域中 l 为什么要进行图像分割？ l 获得对图像进一步处理的数据 l 用分割图像进行建模 l 在医学图像中获得感兴趣的区域 l 实质 l 3-D 重建 l 预处理和后处理 l 指导图像内部处理医学图像分割 l 医学图像：CT 、正电子放射层析成像技术（PET ）、单光子辐 射断层摄像（SPECT ）、MRI 、Ultrasound （超声）及其它医 学影像设备所获得的图像； l 特殊性：成像复杂、干扰繁多、个体多样性 l 现状：方法多，没有统一的标准图像分割 相似性 两者结合 其他 阈值法 区域生长和分裂合并 分类器和聚类 基于神经网路 基于模糊集理论 统计学 区域分割 基于数学形态学 不连续 并行微分算子 曲面拟合 串行边界查找 形变模型 边缘检测阈值法 l 原理：。阈值分割方法基于对灰度图像的一种假设：目标或背景内的 相邻像素间的灰度值是相似的，但不同目标或背景的像素在灰度上有 差异，反映在图像直方图上，不同目标和背景则对应不同的峰。选取 的阈值
