医疗图像自动轮廓勾画

        医疗图像自动轮廓勾画(也称为自动分割)是一个重要的任务,旨在从医学影像数据中自动提取出感兴趣的解剖结构或病变区域。这项技术在医学诊断、治疗规划和随访中起着至关重要的作用。

文末附基于Keras和TensorFlow的示例代码,用于使用U-Net进行医疗图像自动轮廓勾画代码

常用方法

  1. 传统方法

    • 阈值法:通过设定灰度值阈值,将图像分割为前景和背景。
    • 区域生长法:从种子点开始,根据相似性标准将相邻像素合并到区域中。
    • 活动轮廓模型(Snake):利用能量函数最小化的方法,使轮廓线贴合目标边界。
  2. 机器学习方法

    • 支持向量机(SVM):利用特征向量训练分类器,对每个像素进行分类。
    • 随机森林:基于决策树的集成方法,通过结合多个树的输出进行分割。
  3. 深度学习方法

    • 卷积神经网络(CNN):通过层级卷积和池化操作,提取图像特征进行分割。
    • U-Net:一种特定的CNN架构&#

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