X射线计算机断层扫描图像的处理与分割：创新方法与应用前景

### X射线计算机断层扫描图像的处理与分割：创新方法与应用前景 #### 1. 数据集构建与CNN训练优化 在图像分析领域，原始数据集是CNN（卷积神经网络）训练的基础，但用户可添加新数据集作为示例，对CNN训练进行微调，从而优化其在新数据推理上的性能。例如，在构建数据集时，既可以提供完整的分割图像，也并非必须如此。实际上，测试图像的较小部分来探究训练CNN的潜力也是可行的。这样做的好处是，通过机器学习和分水岭技术生成目标标签所需的前期工作量会减少。而且，基于不同图像提供小数据集，就能将其应用范围扩展到其他图像集。 训练时间和推理时间较传统分割方法已大幅加速。训练耗时24小时，31张图像的推理只需几天，而传统分割方法可能需要数月。 #### 2. Annotat3D软件的发展与应用 Annotat3D软件正不断改进，以处理Sirius同步加速器设施中日益增多的图像重复和新的时间分辨成像需求。目前版本的Annotat3D软件已部署到Sirius的光束线供用户使用，旨在提升用户体验，并进行最终的调试和优化。以下是Annotat3D软件的相关特性表格： |特性|描述| | ---- | ---- | |处理能力|可处理大量图像重复和新的时间分辨成像需求| |用户体验|提升用户在图像分割等操作上的体验| |优化调试|进行最终的调试和优化，确保软件性能| #### 3. X射线CT成像在土壤科学研究中的重要性 X射线CT成像已成为土壤科学研究的重要工具。高质量的分割是揭示土壤X射线CT图像内部结构或体积细节的关键步骤，这为建模和表征多孔系统复杂结构的形态特征提供了可能。然而，由于X射线CT测量的某些特性和样品条件的影响，相关灰度直方图通常无法清晰区分与各相（一般为空气和固体）相关的峰值。 在这种情况下，通过滤波平滑图像噪声和增强相边缘是必要的，但对于传统的全局阈值分割方法来说往往不够。即使是通常优于全局阈值法的局部分割方法，如分水岭变换，也因依赖浸入过程的准确标记而变得具有挑战性。 #### 4. 新型分割方法与软件的应用 近年来，一些新的发展为全局和局部分割方法提供了补充或替代方案，其中部分方法在分割过程中采用了人工智能技术。例如，基于机器学习和深度学习的新软件Annotat3D及其相关协议，在研究相区分较差的样品时取得了良好效果。 这些方法不仅能为具有挑战性的图像提供高质量的分割，而且分割速度比以往更快，这将扩展分析能力，