基于圆形约束C-V水平集的肺部CT图像病灶分割

在计算机视觉和图像处理领域，对医学图像进行准确分割一直是研究的热点和难点，特别是在肺部CT图像中识别和分割病灶区域。本文介绍的研究工作聚焦于通过改进Chan-Vese模型，提出了一种新的基于圆形约束的水平集方法用于肺部CT图像的病灶分割。 需要理解的是水平集方法（Level Set Method）是一种数学技术，主要用于描述和追踪界面（例如曲线或曲面）的移动。在图像分割中，水平集方法通过隐式地表示目标轮廓（contour），使得轮廓在迭代过程中自然地发生变形，以适应图像中的目标区域。传统的Chan-Vese模型是一种活动轮廓模型，主要用于二值图像分割，通过最小化一个能量泛函，把图像分割成目标和背景两部分。 然而，该模型在分割含有多个圆形区域（例如肺部CT中的多个病灶）的图像时存在局限性。本文提出了一种新的方法，即基于圆形约束的Chan-Vese水平集方法，旨在解决这一问题。该方法通过在能量泛函中引入圆形约束项，使得水平集的演化能够更好地识别和分割出具有不同尺寸的圆形区域。 为了实现这一目标，研究者们首先分析了Chan-Vese模型的原理，并对其进行了相应的改进。在引入圆形约束之后，得到的水平集算法能够更有效地检测到图像中的多个圆形区域。为了验证算法的有效性，进行了对合成肺部图像和实际临床肺部CT图像的分割实验。实验结果表明，所提算法能够准确、高效地检测出图像中的圆形区域，并且在面对噪声干扰时展现出较好的鲁棒性。这使得该算法在实现肺部CT图像中肺结节自动检测方面具有优势。 关键词部分说明了本文所涉及的几个核心概念：水平集方法、图像分割、肺结节候选区域、Mumford-Shah模型和圆形依赖。其中，Mumford-Shah模型是一种流行的图像分割方法，该模型主要关注边缘保持和区域特征的提取，能够处理更为复杂的图像特征。 在本文中，作者WEI Ying, LI Jun, XU Xinhe来自于东北大学信息科学与工程学院。该研究得到了国家自然科学基金的支持。文中提到的算法和实验结果表明，本文的方法相较于传统的分割方法，在准确性和效率上都具有显著的优势。 由于扫描文档部分文字的技术原因，个别字可能识别错误或漏识别，但整体内容上，可以看出研究者们通过精确的数学建模和实验验证，为肺部CT图像的病灶分割提供了一种有效的解决方案。这一研究成果不仅在理论上具有创新性，也在实际应用中展现了较好的应用前景，对提高肺部疾病影像诊断的准确性及效率具有重要意义。