应用于医学影像的肿瘤自动分割技术研究【字数：10388】
目前，肿瘤仍是威胁人类健康的第一大杀手，但是早发现、早治疗无疑能为患者增加一定的生存几率，部分肿瘤的早期治愈率也并不低，所以对于肿瘤的检查显得至关重要。医学上常用的肿瘤检测手段有X光、CT以及核磁共振图像（以下简称MRI）。本文主要针对脑部肿瘤图像进行自动分割技术研究，而MRI是脑肿瘤诊疗的主要方法，因此本文处理的图像为多模态MRI图像。本文基于MATLAB、C++、HALCON等计算机软件，通过阈值法、区域生长法和深度学习法来实现自动图像分割技术，并且通过定量比较分析出其中性能最佳的算法，使其能够适应在复杂图像环境下的准确自动分割。
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.1.1 脑肿瘤 1
1.1.2 核磁共振成像（MRI） 1
1.2课题研究的现实意义 2
1.3 国内外研究现状及发展趋势 2
1.3.1 肿瘤分割技术 2
1.3.2 研究发展趋势 3
2 分割算法介绍 5
2.1 阈值法 5
2.1.1 算法原理 5
2.1.2 算法分类 5
2.1.3 算法优缺点 6
2.2 区域生长法 6
2.2.1 算法原理 6
2.2.2 算法数学公式 6
2.2.3 算法设计思路 7
2.3.4 算法优缺点 8
2.3 深度学习法 8
2.3.1 人工神经网络 8
2.3.2 深度学习法 8
2.3.3 全卷积神经网络 10
2.3.4 算法设计思路 11
3 分割算法实现 13
3.1 阈值分割算法实现 13
3.1.1 软件平台 13
3.1.2 核心算法 13
3.1.3 图像后处理 14
3.2 区域生长算法实现 16
3.2.1 软件平台 16
3.2.2 核心算法 16
3.2.3 图像后处理 17
3.3 深度学习算法实现 20
3.3.1 软件平台 20 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
3.3.2 核心代码 20
4 分割结果分析 22
4.1 标准划分 22
4.2 分割结果统计 22
4.3 分割结果分析 23
4.3.1 阈值法 23
4.3.2 区域法 24
4.3.3 深度学习法 24
5 结语 25
6 参考文献 26
1 引言
1.1 课题背景
1.1.1 脑肿瘤
脑肿瘤是一种在脑组织中异常生长的细胞。脑肿瘤会对人体有非常大的危害。脑肿瘤分为两种类型：第一种称为原发性脑肿瘤，这种肿瘤起源于大脑。另外一种称为继发性脑肿瘤，这种肿瘤起源于大脑外的恶性肿瘤，从身体的其他部位开始，然后扩散到大脑[1]。
本论文的研究基于多模态MRI图像，旨在比较阈值法、区域生长法和深度学习法在复杂图像环境下的自动分割性能。由于脑肿瘤中发病率最高的是原发性恶性脑肿瘤，它是一种胶质瘤，这类肿瘤具有浸润性生长和快速弥散性等特点，会对人体中枢神经系统造成伤害。胶质瘤又有高低级别之分，其中高级别胶质瘤具有更强的浸润性，生长扩散速度更快，诊疗难度更大。
近年来，肿瘤的诊疗技术快速发展，罹患恶性肿瘤的患者相较以前能够延长更多的寿命。得利于CT、MRI等医学成像技术的成熟发展与广泛应用，更多脑肿瘤患者能够较早的检出疾病。不过脑胶质瘤仍是一种难以根除的恶性肿瘤，其浸润性决定了手术并不能够轻易将肿瘤与正常组织彻底分离切除，而药物似乎也对其没有很好的效果，因此脑胶质瘤是最难以治愈的恶性肿瘤之一。但是早发现、早治疗依然是最大限度延长患者生命的重要途径，所以我们希望通过医学影像的技术进步帮助每位患者尽早的检出疾病，着手治疗。
核磁共振成像（MRI）
电子计算机X射线断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）都是医学影像常用的成像技术，其中MRI在人体的软组织如人脑或是脑部肿瘤的成像效果要比CT清晰，能够提供更高的脑肿瘤分辨率，因此广泛应用于脑肿瘤的确诊中。MRI的图像具有以下几个特点：
数字化模拟灰度成像（此处的模拟是虚拟的意思，与信号类型无关）
多参数成像
多方位成像
高组织分辨力
流动效应
功能成像和波谱分析
对比增强
这些特点决定了MRI图像具有较高的分辨率，更利于脑肿瘤的检查诊断。
1.2课题研究的现实意义
医学上，对于不同类型的肿瘤，医生会根据其病理类型以及发病位置为患者定制独特的治疗方案，因此对肿瘤的定量定性分析结果对之后的治疗方案选择有着决定性的意义。而脑肿瘤因其特殊性，比其他部位肿瘤更加难以精确划分，其大小尺寸又关乎治疗方案的选择，所以可以说患者的生命就在于肿瘤的分割。目前还是依靠医学影像的专业医生进行手动分割，但是这种分割方式往往带有医生的主观判断，易受经验、阅历的影像，并且要耗费大量的时间精力，不能够称得上一种合理的高效的分割方法。
因此，本文所研究的利用数字图像处理技术，即通过计算机软件编程来实现对MRI脑肿瘤图像的自动分割。尽管目前的肿瘤图像自动分割技术尚且不能完全代替专业医生的判断，但是至少可以帮助减轻一些工作量，或者作为一种参考，防止医生误判的出现，无疑对患者对医生都有着重要的研究意义。
1.3 国内外研究现状及发展趋势
1.3.1 肿瘤分割技术
肿瘤分割的目的是将肿瘤从人体正常组织中分离出来，然后对肿瘤定量定性分析，从而确定患者的治疗方案[2]。核磁共振成像(MRI)是20世纪80年代才发展起来的影像诊断技术。本文研究的脑肿瘤MRI图像中，非正常的组织是较容易分辨和发现的，但是其精确的分割方法却是一大难题。近20年里，脑肿瘤自动分割技术蓬勃发展，逐渐划分为全自动、半自动、交互式的分割方法[3]，但每种算法都无法在复杂背景下的图像中获得好的结果。这是由MRI脑肿瘤图像的复杂性决定的，包括以下几点：
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.1.1 脑肿瘤 1
1.1.2 核磁共振成像（MRI） 1
1.2课题研究的现实意义 2
1.3 国内外研究现状及发展趋势 2
1.3.1 肿瘤分割技术 2
1.3.2 研究发展趋势 3
2 分割算法介绍 5
2.1 阈值法 5
2.1.1 算法原理 5
2.1.2 算法分类 5
2.1.3 算法优缺点 6
2.2 区域生长法 6
2.2.1 算法原理 6
2.2.2 算法数学公式 6
2.2.3 算法设计思路 7
2.3.4 算法优缺点 8
2.3 深度学习法 8
2.3.1 人工神经网络 8
2.3.2 深度学习法 8
2.3.3 全卷积神经网络 10
2.3.4 算法设计思路 11
3 分割算法实现 13
3.1 阈值分割算法实现 13
3.1.1 软件平台 13
3.1.2 核心算法 13
3.1.3 图像后处理 14
3.2 区域生长算法实现 16
3.2.1 软件平台 16
3.2.2 核心算法 16
3.2.3 图像后处理 17
3.3 深度学习算法实现 20
3.3.1 软件平台 20 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
3.3.2 核心代码 20
4 分割结果分析 22
4.1 标准划分 22
4.2 分割结果统计 22
4.3 分割结果分析 23
4.3.1 阈值法 23
4.3.2 区域法 24
4.3.3 深度学习法 24
5 结语 25
6 参考文献 26
1 引言
1.1 课题背景
1.1.1 脑肿瘤
脑肿瘤是一种在脑组织中异常生长的细胞。脑肿瘤会对人体有非常大的危害。脑肿瘤分为两种类型：第一种称为原发性脑肿瘤，这种肿瘤起源于大脑。另外一种称为继发性脑肿瘤，这种肿瘤起源于大脑外的恶性肿瘤，从身体的其他部位开始，然后扩散到大脑[1]。
本论文的研究基于多模态MRI图像，旨在比较阈值法、区域生长法和深度学习法在复杂图像环境下的自动分割性能。由于脑肿瘤中发病率最高的是原发性恶性脑肿瘤，它是一种胶质瘤，这类肿瘤具有浸润性生长和快速弥散性等特点，会对人体中枢神经系统造成伤害。胶质瘤又有高低级别之分，其中高级别胶质瘤具有更强的浸润性，生长扩散速度更快，诊疗难度更大。
近年来，肿瘤的诊疗技术快速发展，罹患恶性肿瘤的患者相较以前能够延长更多的寿命。得利于CT、MRI等医学成像技术的成熟发展与广泛应用，更多脑肿瘤患者能够较早的检出疾病。不过脑胶质瘤仍是一种难以根除的恶性肿瘤，其浸润性决定了手术并不能够轻易将肿瘤与正常组织彻底分离切除，而药物似乎也对其没有很好的效果，因此脑胶质瘤是最难以治愈的恶性肿瘤之一。但是早发现、早治疗依然是最大限度延长患者生命的重要途径，所以我们希望通过医学影像的技术进步帮助每位患者尽早的检出疾病，着手治疗。
核磁共振成像（MRI）
电子计算机X射线断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）都是医学影像常用的成像技术，其中MRI在人体的软组织如人脑或是脑部肿瘤的成像效果要比CT清晰，能够提供更高的脑肿瘤分辨率，因此广泛应用于脑肿瘤的确诊中。MRI的图像具有以下几个特点：
数字化模拟灰度成像（此处的模拟是虚拟的意思，与信号类型无关）
多参数成像
多方位成像
高组织分辨力
流动效应
功能成像和波谱分析
对比增强
这些特点决定了MRI图像具有较高的分辨率，更利于脑肿瘤的检查诊断。
1.2课题研究的现实意义
医学上，对于不同类型的肿瘤，医生会根据其病理类型以及发病位置为患者定制独特的治疗方案，因此对肿瘤的定量定性分析结果对之后的治疗方案选择有着决定性的意义。而脑肿瘤因其特殊性，比其他部位肿瘤更加难以精确划分，其大小尺寸又关乎治疗方案的选择，所以可以说患者的生命就在于肿瘤的分割。目前还是依靠医学影像的专业医生进行手动分割，但是这种分割方式往往带有医生的主观判断，易受经验、阅历的影像，并且要耗费大量的时间精力，不能够称得上一种合理的高效的分割方法。
因此，本文所研究的利用数字图像处理技术，即通过计算机软件编程来实现对MRI脑肿瘤图像的自动分割。尽管目前的肿瘤图像自动分割技术尚且不能完全代替专业医生的判断，但是至少可以帮助减轻一些工作量，或者作为一种参考，防止医生误判的出现，无疑对患者对医生都有着重要的研究意义。
1.3 国内外研究现状及发展趋势
1.3.1 肿瘤分割技术
肿瘤分割的目的是将肿瘤从人体正常组织中分离出来，然后对肿瘤定量定性分析，从而确定患者的治疗方案[2]。核磁共振成像(MRI)是20世纪80年代才发展起来的影像诊断技术。本文研究的脑肿瘤MRI图像中，非正常的组织是较容易分辨和发现的，但是其精确的分割方法却是一大难题。近20年里，脑肿瘤自动分割技术蓬勃发展，逐渐划分为全自动、半自动、交互式的分割方法[3]，但每种算法都无法在复杂背景下的图像中获得好的结果。这是由MRI脑肿瘤图像的复杂性决定的，包括以下几点：
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