基于模糊聚类及水平集的医学图像分割方法研究_许敏.caj

针对医学图像具有较大的相似性和交叉性，易造成归属类别混乱的问题，提出了一种基于粒子群算法的医学图像分类方法。该方法使用形态学滤波和阈值法进行预处理；使用SIFT特征描述子来提取图像的局部特征，并使用聚类的方法得到SIFT特征的“视觉词汇”；使用粒子群算法选出一些列多样性和精度更高的SVM、KNN和AdaBoost分类器对特征进行分类。对15种不同类型的医学图像进行分类的结果表明，所提出的方法取得了94.72%的分类精度，且相比于单个分类器的方法具有较大的性能提升。

为了协助医务人员更正确、更容易地诊断疾病，医学图像增强变成了一种重要的研究领域。文中提出了一种结合小波变换和同态滤波方法进行图像增强的方法，利用 Mallat 算法对医学图像进行处理，分解后的高频分量采用改进的非线性变换和直方图均衡化进行处理，把处理后的高频分量和低频分量进行重构；对重构后的医学图像进行同态滤波增强。通过多次实验表明，与其他传统的图像增强方法结果相比，所提方法较好地保留了图像的边缘和轮廓，增强了图像细节和各种轮廓，视觉效果比较好。

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IsoSearcher是用于在三维医学图像中生成和可视化等值面的系统。 它允许处理存储在文件中的三维标量场而无需压缩，也可以处理以商业设备和使用它们的科学界广泛使用的DICOM（医学数字成像和通信）格式存储的医学图像。 它实现的算法允许制作由三角形元素组成的等值面的非结构化网格； 由用户根据其标准和数值计算的近似值所允许的误差极限选择均匀的密度。 允许您查看可变的等值面，并使用切面和两个固定的等值面作为修剪目标结构的指导。 它还提供了用于保存和加载存储在硬盘上的网格的工具。

本处理程序功能不多，只是为了完成本人实验所需的部分，去噪，减背景值，中值滤波，伪彩色，融合； 欢迎和大家交流

导师接了校医院的项目，涉及到dcm医学图像的显示和存储问题。 demo实现 将本地的dcm图像转存为bmp图像 使用时 需要导入dicom包，只需修改dcm 路径即可。

[摘 要]为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用，分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像c 本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤，说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试，对该算法进行实验验证，利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取3 对实验结果进行分析得出结论，Canny算子检 测出的边缘完整、连续旺细锐。从实验结果中可以看出，这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用，对于利用计算机进行医学阁像处理有着重要的现实意义。 [关键词]Canny算子;边缘检测;医学罔像;高斯函数

Going Deep in Medical Image Analysis：Concepts, Methods, Challenges and Future Directions --深入医学图像分析：概念，方法，挑战和未来方向；此文章2019年发表于Computer Vision and Pattern Recognition期刊，讲解了深度学习各框架在医疗图像各领域的应用与挑战，对各个网络结构进行了大量的分析，非常好的一片文章。本人进行了翻译，可进行中英文对照阅读。

1. 医学图像分割数据集 2.基于pytorch实现的U-NET代码 3.各类算法分割效果对比结果