膀胱壁OCT图像自动分割算法的研究

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OCT(Optical Coherence Tomography)成像技术是利用相干光干涉原理对生物组织进行成像,具有实时性好,分辨率高的特点。OCT系统已广泛应用于生物医学成像应用中。本文对基于OCT系统的膀胱壁层状结构成像的分割算法进行研究,膀胱壁的厚度信息是某些膀胱疾病诊断的重要依据之一,图像的精确分割是对膀胱疾病准确判定和治疗的前提。本文提出了两种有效的分割方法,并将其应用于膀胱壁层状结构图的分割。本文对OCT系统的应用背景,现有的分割算法和研究背景、国内外研究现状等做了相关阐述。现阶段用于膀胱壁图像分割主要以手动分割为主,不仅分割时间长,对操作者的经验要求高,其结果还具有很大的主观性。本文提出了两种自动分割算法。基于图论与动态规划的方法,将待分割的图像看成节点组成的图,各节点之间赋予权值,依据权值的设置,在起始节点和终结点间寻找到一条权值和最小的路径,也就是各层的边界:提出了将三阈值技术应用到Canny算子中的分割方法,利用轴向梯度信息比亮度信息抗噪性能好的特点,既提到了边缘信息搜集的精确度,又弥补了高闽值有效边缘信息部分丢失的缺陷,通过曲线拟合技术定位和优化边界,得到较好的分割效果。通过将算法的分割结果与传统的分割算法相比,证明了者分割图像的时间大大缩短,极大地提高了分割效率,并且精确度高,抗噪性能好。OCT系统作为一种是非侵入、无辐射、高分辨率的成像系统,在膀胱壁成像领域将具有十分可观的应用前景。
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