基于ITK平台的医学图像分割算法比较与分析(3)
分割通常是为了进一步对图像进行分析 、 识别处理而必不可少的前期工作 ， 分割的准
确性直接影响后续任务的有效性和正确性，因此具有十分重要的意义。
随着现代信息技术的进步 , 医学图像处理与分析系统得到迅速的发展 , 它能够有效
地辅助医生对医学图像进行定性或定量的分析 , 提高诊断的准确性和科学性 , 因此在手
术模拟 、 医学教学以及医学研究中发挥着重要的作用 。 医学图像分割是一个根据区域
内的相似性以及区域间的不同把图像分割成若干区域的过程 。 从图像中把有关结构 ( 或
感兴趣区 ) 分离出来是图像分析与识别首要解决的问题 , 也是 医学图像主要是指包 括
CT 、 核磁共振成像 (MRI) 、 正电子放射层析成像技术 (PET) 以及其他医学影像设备所获
得的图像 。 医学图像分割在临床诊断 、 病理分析以及治疗方面具有重要意义 ， 具体表
现在以下几个方面 [3]：
(1) 图像分割的结果常用于生物医学图像的分析，如不同形式图像的配准、融合 、
解剖结构的测量、获取先验知识用于图像重建以及心脏运动的跟踪等。
(2) 用于测量人体器官 、 组织或病灶的体积 。 通过对这些体积在治疗前后的定量测
量和分析，可以帮助医生进行诊断、预后和制定或修改对病人的治疗方案。
(3) 用于医学图像的 3D 重建方面，便于可视化，外科手术方案的制定和仿真 ， 病
理研究，药物疗效的评估，解剖参考以及放疗计划中的 3D 定位等。
(4) 图像分割结果可用于在不丢失有用信息的前提下进行数据的压缩和传输 。 这对
于提高在 PACS( Picture Archiving and Communication System ) 、远程放射学和 Inteme t
中的图像传输速度是至关重要的。
( 5 ) 有助于用来在病人治疗期间观察药物 、 放射或其它疗法所引起的身体病变部位
的局部变化，有助于对疗效的估计。
( 6 ) 为医学培训、医学研究和教学提供数字实现手段。
近年来 ， 随着医疗成像技术的飞速发展 ， 医学超声成像 (US) 等新兴的成像技术在
医疗的诊断 、 术前计划 、 治疗和术后检测等各个环节中得到了广泛应用 ， 大量的医学
图像为临床诊疗以及医学研究提供各种各样的定性定量数据 。 医学图像分割就是研究
如何针对各种图像快速准确地分割出感兴趣部位，从而在此基础上进行诸如病理学 、
病变组织的三文重建等一系列的后续研究工作成为可能 [4]
。因此，医学图像分割是一
个非常基础的工作，但又是极其重要的研究领域。
随着医疗技术的蓬勃发展 ， 对医学图像处理提出的要求也越来越高 。 有效地提高
医学图像处理技术的水平 、 与多学科理论的交叉融合 ， 加强医务人员和计算机理论技
术人员之间的交流 ， 图像处理技术将朝高速 、 高分辨率 、 立体化 、 多媒体 、 智能化和
标准化方向发展 ， 在计算机技术高度发达的信息时代 ， 使图像处理在临床研究及疾病
治疗方面开创一个新纪元。
1.3 1.3 1.3 1.3 ITK ITK ITK ITK 平台简介 平台简介 平台简介 平台简介
随着现代信息技术的进步 , 医学图像处理与分析系统得到迅速的发展 , 它能够有效
地辅助医生对医学图像进行定性或定量的分析 , 提高诊断的准确性和科学性 , 因此在手
术模拟、医学教学以及医学研究中发挥着重要的作用。
随着医学影像技术在许多领域的广泛应用 , 也暴露出一些亟待解决的问题 , 因为对
于许多并不是专业从事医学影像研究的科研人员来说 , 虽然他们对于医学影像也有很
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