基于形變模型分割方法的CT圖像肝臟腫瘤分割

肖海慧

摘要：在肝臟腫瘤疾病計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)及診斷過程中，CT圖像肝臟腫瘤分割屬于是重要環(huán)節(jié)，因此在臨床中CT圖像肝臟腫瘤分割具有重要研究意義。傳統(tǒng)幾何形變模型在對(duì)比度較高的圖像中應(yīng)用更為適合，但是CT圖像肝臟腫瘤通常情況下灰度不均勻、對(duì)比度偏低，沒有良好的分割效果?；谶@一問題，在對(duì)傳統(tǒng)幾何形變模型研究技術(shù)上，探討CT圖像肝臟腫瘤的新型形變模型分割方法。

關(guān)鍵詞：形變模型分割方法：CT圖像;肝臟腫瘤;分割

中圖分類號(hào)：R734? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? 文章編號(hào)：1007-9416（2018）10-0000-00

隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展，影像學(xué)檢查已成為臨床疾病無創(chuàng)性診斷不可或缺的手段之一，其中計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)（Computer Tomography， CT），由于其分辨率高、副作用小，成像速度快，是目前肝臟腫瘤臨床診斷最重要的常規(guī)檢查手段之一。在腫瘤的診斷及治療方案中，如何依據(jù)臟器解剖結(jié)構(gòu)、病理狀態(tài)及其在醫(yī)學(xué)圖像上的特征表現(xiàn)，對(duì)腫瘤進(jìn)行準(zhǔn)確、早期的診斷及制定一個(gè)完善的治療預(yù)案一直是業(yè)內(nèi)專家的追求。但是就目前而言，CT圖像還存在較多問題。在近些年研究中，形變模型一直是國內(nèi)外的重要圖像分割研究重點(diǎn)，在對(duì)不規(guī)則形狀和灰度不均勻圖像分割過程中，效果已經(jīng)可以接近實(shí)際情況。本文則重點(diǎn)對(duì)基于形變模型分割方法展開對(duì)CT圖像肝臟腫瘤分割方法的研究。

1 基于形變模型的肝臟腫瘤分割

近些年來，在肝臟分割識(shí)別中越來越多的研究者開始采用不同分割算法，在對(duì)不同分割算法精度對(duì)比發(fā)現(xiàn)，基于形變模型的肝臟腫瘤分割方法精度更高。其中曾經(jīng)有人提出改進(jìn)的SSM模型分割算法，首先構(gòu)建SSM方法中的所有標(biāo)記點(diǎn)平面的形狀約束剖面圖，基于此對(duì)肝臟邊界進(jìn)行 估計(jì)分析，以此得到分割結(jié)果。采用高斯混合模型的初始化SSM，可以通過得到采樣點(diǎn)將其作為是水平集演化起始邊界，采用梯度下降法能夠得到最小能量化起始邊界，在非剛性配準(zhǔn)方法的應(yīng)用之后也就可以得到最終結(jié)果。這一方法在實(shí)際應(yīng)用中能夠?qū)θ我庑螒B(tài)肝臟進(jìn)行分割，但是相對(duì)來講分割精度偏低。

想要提升肝臟分割精度，越來越多的人在研究中開始應(yīng)用形狀信息和統(tǒng)計(jì)信息等方法，以能夠顯著提高分割效果。其中結(jié)合統(tǒng)計(jì)形狀信息和形變模型的肝臟分割方法，在統(tǒng)計(jì)形狀模型參數(shù)中，可以采用類似主動(dòng)形變模型的局部搜索方法實(shí)施優(yōu)化，所得到的最優(yōu)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模型也就是研究中的起始形變網(wǎng)格，受到模型內(nèi)外力的影響可以實(shí)現(xiàn)起始形變網(wǎng)格，也就可以實(shí)現(xiàn)肝臟區(qū)域的準(zhǔn)確分割。另外在局部形狀模型和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法下實(shí)現(xiàn)肝臟體的分割，應(yīng)該首選確定任意形狀訓(xùn)練集，之后在均值模板的應(yīng)用下消除偏移率，在所有訓(xùn)練網(wǎng)格中將其進(jìn)行配準(zhǔn)，從而得到最終的標(biāo)記點(diǎn);在將網(wǎng)格邊緣統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建得到之后，也就可以得到邊緣向量的均值以及協(xié)方差，以此獲取分割結(jié)果。這一方法在實(shí)際應(yīng)用中能夠顯著提升肝臟組織的局部分割精度，從而提升CT圖像的肝臟分割精度。

2 基于形變模型的肝臟腫瘤分割算法

2.1分割前預(yù)處理

圖像分割過程中，針對(duì)原始圖像一些特定信息提取之前的相應(yīng)處理，也就被稱為是預(yù)處理。因?yàn)樵谶M(jìn)行CT圖像采集中，噪聲屬于是一個(gè)重要的干擾因素，容易導(dǎo)致圖像分割精確度偏低。因此在針對(duì)肝臟腫瘤CT圖像分割之前，也就需要實(shí)現(xiàn)圖像的噪聲處理。其中在噪聲消除中可以采用高斯濾波方法，從而有效消除圖像中的噪聲，提高圖像分割精確度。高斯濾波在應(yīng)用中屬于是線性平滑濾波方法，在實(shí)際應(yīng)用中也將其稱為高斯平滑，在圖像處理中應(yīng)用可以減少圖像噪聲以及細(xì)節(jié)層次。這一方法在應(yīng)用中能夠?qū)⑾袼刂車埐捎媒y(tǒng)計(jì)分析方法有效提取出來，并將其進(jìn)行正態(tài)分布，得到曲線色值后，也就可得到曲線輪廓。在研究過程中將其均值假設(shè)為“O”，方差為σ^2，所得二維高斯函數(shù)公式為：

？（x，y）=1/（2πσ^2 ）exp（-（（x^2+y^2））/（2σ^2 ））? ? （1）

高斯濾波在應(yīng)用中的基本流程為：對(duì)于圖像中的像素可以應(yīng)用卷積或掩膜對(duì)其進(jìn)行一一掃描，通過卷積或掩膜原理能夠采用平均灰度值設(shè)置獲取相鄰區(qū)域中的像素加權(quán)，所得的結(jié)果即為卷積或掩膜中心像素點(diǎn)的值。高斯濾波的應(yīng)用屬于是將連續(xù)二維高斯函數(shù)變?yōu)殡x散，因此在實(shí)際操作總也就可以采用一個(gè)（2k+1）×（2k+1）中的矩陣M獲取高斯模板，（i，j）位置元素值獲取公式即為：

M（i，j）=1/（2πσ^2 ）exp（-（（〖（i-k-1）〗^2+〖（j-k-1）〗^2））/（2πσ^2 ））? ? ?（2）

在以上公式中，σ為高斯分割參數(shù)，也就是高斯函數(shù)寬度，即為卷積核大小。

在研究過程中，如果σ值具有差異，所得二維高斯函數(shù)形狀也具有不同，自然直接對(duì)分割結(jié)果具有影響，所以在應(yīng)用中一定要合理選擇σ值。

2.2幾何形變模型演變

受到模型內(nèi)外力的影響不斷發(fā)生變化， 內(nèi)外力平衡后即可結(jié)束，也就是幾何形變模型，在此過程中也就是獲取ROI區(qū)域邊緣過程。在形變模式形變過程中，是依照局部區(qū)域確定相關(guān)判定準(zhǔn)則，即為在應(yīng)用幾何形變模型分割過程中，分割一個(gè)區(qū)域也就需要更新相應(yīng)的函數(shù)，也就是說在幾何形變模型中也就是演變過程。

2.2.1初始化輪廓選取

在幾何形變模型演化過程中，第一步即為初始化輪廓，確定最初幾何形變模型函數(shù)，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)后期的演化，所以最初幾何形變模型函數(shù)的確定非常重要。初始化輪廓生成中的方法比較多，整體可以分成兩種，其中手動(dòng)生成方法所得的初始化輪廓，一般情況下為規(guī)則圓形或者方形等，另外也會(huì)出現(xiàn)不規(guī)則的圖形，在初始化淪落中可以實(shí)現(xiàn)初始位置、大小以及線條寬度等參數(shù)的設(shè)置，在對(duì)于初始化輪廓具有較高要求中的模型中的應(yīng)用比較廣泛。自動(dòng)生成方法在應(yīng)用中種類更多，應(yīng)用廣泛的有Snake主動(dòng)輪廓模型，于1987年被Kass提出，在設(shè)置中的基本思路即為：首先將能量函數(shù)設(shè)置出來，在目標(biāo)的引導(dǎo)下逐漸從初始位置進(jìn)行移動(dòng)，在此過程中得到的最小值，也就是本次研究過程中需要得到的ROI區(qū)域靠近過程中真實(shí)輪廓。但是在應(yīng)用廣泛的Snake主動(dòng)輪廓模型中，也容易出現(xiàn)一些其他問題，例如在進(jìn)行初始輪廓點(diǎn)選取中，要求偏高：必須要實(shí)現(xiàn)設(shè)定好控制點(diǎn)數(shù)目，在操作中不能夠依照實(shí)際情況對(duì)其數(shù)目進(jìn)行更改等。當(dāng)前，一部分研究者針對(duì)原始Snake不足展開修正研究，比如，在修正過程中可以采用對(duì)角點(diǎn)判定闕值選取方法，合理選擇圖像特征能量模型，依照規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)控制點(diǎn)間距的調(diào)節(jié)等，但是以上采用的一系列措施無法實(shí)現(xiàn)對(duì)初始輪廓點(diǎn)要求高問題的滿足，另外運(yùn)算量比較大。

幾何形變模型算法在應(yīng)用中魯棒性良好，也沒有較高初始化輪廓要求，所以在本次研究中選取的初始輪廓生成方法為隨機(jī)生成方法。結(jié)合實(shí)際發(fā)現(xiàn)，這一方法在應(yīng)用中對(duì)于分割效果的影響作用不明顯，也可以對(duì)其計(jì)算過程進(jìn)行簡(jiǎn)化。

2.2.2偏壓場(chǎng)估計(jì)

想要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割中存在的圖像灰度不均勻問題實(shí)施改善，本次研究過程中采用的是灰度不均勻醫(yī)學(xué)圖像，其中圖像的表示方式為：

T=ωR+e? （3）

在以上公式中，其中R為原始圖像，e為加性噪聲，ω為圖像不均勻程度，也可以看成是偏向量場(chǎng)。R通常會(huì)被假定為分段常數(shù)，ω的變化比較慢，e則為高斯噪聲。圖像T屬于是連續(xù)域上所定義的函數(shù)T：S→O，在R以及ω假設(shè)中主要有以下兩種情況，其中分別是：因?yàn)棣氐淖兓容^慢，所以在圖像區(qū)域中每一個(gè)點(diǎn)上ω均能夠通過常量獲取良好的近似;原始圖像近似是借助于S1，……，SN中的不同常量值g1，……，gN一一實(shí)現(xiàn)。圖像區(qū)域聯(lián)合的表示方式為{S_i }Ni=1，在公式中的S=U_（i=1）^N S_i，如果在研究過程中發(fā)現(xiàn)i≠j，那么Si∩Sj=？。

依照以上公式（3）以及假設(shè)A以及B，在研究過程中可以得到估計(jì)區(qū)域{S_i }Ni=1，同時(shí)也能夠得到{S_i }Ni=1以及ω方法。能夠發(fā)現(xiàn)以上實(shí)現(xiàn)方式為{（S_i ）？？ }_（i=1）^N以及{（g_i ）？？ }_（i=1）^N、ω？？。ω 的變化速度一定要慢，區(qū)域中的（S_1 ）？？，……， （S_N ）？？也需要滿足相應(yīng)的規(guī)律特點(diǎn)，有效防范因?yàn)樵肼暢霈F(xiàn)虛假分割。在本次研究中結(jié)合圖像分割模型以及假設(shè)A、B確定邊界查找標(biāo)準(zhǔn)，在標(biāo)準(zhǔn)確定中和區(qū)域Si、函數(shù)ω以及常量gi密切相關(guān)，將其作為能量函數(shù)最小化過程中，也就可以獲取最優(yōu)區(qū)域{（S_i ）？？ }_（i=1）^N以及{（g_i ）？？ }_（i=1）^N、ω？？。基于以上分析過程，也就能夠同時(shí)獲取圖像分割以及偏向量場(chǎng)估計(jì)。

2.2.3強(qiáng)度聚類準(zhǔn)則函數(shù)

傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像分割算法，在使灰度不均勻的圖像無法采用這一方法，同時(shí)如果灰度不均勻也容易在S1，……，SN中出現(xiàn)重復(fù)，對(duì)圖像分割效果產(chǎn)生影響。所以無法依照像素點(diǎn)灰度實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割。

結(jié)合以上公式（3）以及假設(shè)A、B，可以獲取有用本地強(qiáng)度性質(zhì)，也可以看成是局部強(qiáng)度聚類屬性。詳細(xì)分析，針對(duì)每一個(gè)y∈∑設(shè)置半徑為ρ的圓形區(qū)域，定義采用的是公式Oy={x：|x-y|≤ρ}。S的分區(qū){S_i }Ni=1能夠得到相鄰區(qū)域Oy，區(qū)域Oy的構(gòu)成為{Oy∩S_i }_（i=1）^N。在偏向量場(chǎng)ω中，在區(qū)域Oy中的x值均能夠?qū)崿F(xiàn)ω（x）向ω（y）的接近：

ω（x）≈ω（y），如果是在x∈Oy的時(shí)候? ?（4）

所以在每個(gè)子區(qū)域Oy∩S中，ω（x）R（x）強(qiáng)度和常量ω（y）g1均比較接近：

ω（x）R（x）≈ω（y）g1，如果x∈Oy∩S_i的時(shí)候? ?（5）

因此以上所得公式（3），也就能夠重新被定義，所得的公式為：

T（x）≈ω（y）g1+e（x），如果x∈Oy∩S_i的時(shí)候? ?（6）

在以上公式中e（x）屬于是均值為零時(shí)候的加性噪聲。

2.2.4雙向幾何形變模型

S所代表的是圖像區(qū)域，在研究過程中T：S→O屬于是灰度變換過程。借助于等高線G能夠有效實(shí)現(xiàn)圖像T的分割，能夠?qū)D像區(qū)域S分成N個(gè)區(qū)域，分別是S1，……，SN，同時(shí)也需要設(shè)置和T比較類似的分段平滑函數(shù)m，為平滑S_i。在此過程也被看成是M向S函數(shù)最小化過程，具體公式為：

M（m，G）=∫_s？〖（T-m）〗^2 dx+α∫_（S/G）？|？m|^2 dx+β|G|? （7）

在以上公式中|G|屬于是G的長度項(xiàng)，左邊一項(xiàng)屬于是數(shù)據(jù)項(xiàng)，能夠?qū)崿F(xiàn)m向T的接近，第二項(xiàng)屬于是平滑項(xiàng)，可以實(shí)現(xiàn)G分割后每一項(xiàng)m的平滑，第三項(xiàng)的作用主要是實(shí)現(xiàn)等高線G的規(guī)范。在圖像區(qū)域S中被分成的N個(gè)區(qū)域，S1，……，SN，屬于是被等高線G所分割成為N個(gè)區(qū)域，其中S＼G=∪_（i=1）^N 〖S 〗_i。由此可以得到等高線G能夠被分割成為G1，……，GN ，N個(gè)區(qū)域，代表的是邊界區(qū)域的聯(lián)合，能夠得到公式G=∪_（i=1）^N 〖G 〗_i。所以通過以上分析，能夠?qū)（m，G）重新進(jìn)行定義，得到的公式為：

M（m1，…，mn，S1，…，SN）=∑_（i=1）^（N ）？〖（∫_s？〖（T-m_1）〗^2? dx+α∫_（S/G）？|？m_1 |^2? dx+β|G_1 |? ）〗? （8）

在以上公式中m1屬于是S1引導(dǎo)下的平滑函數(shù)。

在能量函數(shù)M（m，G）中，涉及到的變量包括有N個(gè)不同函數(shù)m1，……，mn，在S1中，各個(gè)平滑函數(shù)m1的決定因素為M（m，G）函數(shù)的平滑項(xiàng)α∫_（S/G）？|？m_1 |^2? dx。在研究中為能夠?qū)崿F(xiàn)能量函數(shù)的最小化，必須要不斷更新演化中的m1，…，mn，這一方法在應(yīng)用中也就導(dǎo)致計(jì)算量比較大。

在分段函數(shù)研究中，M（m，G）函數(shù)也可以進(jìn)行一定的簡(jiǎn)化，能夠得到以下函數(shù)：

M（φ，g1， g2）=∫_s？|T（x）-g_1 |^2 H（φ（x））dx+∫_s？|T（x）-g_2 |^2 （1- H（φ（x））） dx+β∫_s？|？H（φ（x））| dx? ?（9）

在以上公式中，H代表的是亥維賽函數(shù)，φ代表的是水平集函數(shù)，圖像區(qū)域S能夠被φ的初始輪廓G={x：φ（x）=0}分成兩個(gè)區(qū)域，其中分別是S1={x：φ（x）>0}以及S2={x：φ（x）<0}，在以上公式（9）中所得到的兩個(gè)部分屬于是數(shù)據(jù)項(xiàng)。另外為能夠提高初始輪廓演化效果，要求β>0。所以在圖像分割過程中也就可以將其看成是尋找φ的過程，同時(shí)也是M（m，G）尋找最小常量g1和g2的過程。在常量g1和g2中，圖像T可以實(shí)現(xiàn)在區(qū)域S1和S2中的一一近似。

2.2.5幾何形變模型能量函數(shù)最小化

通過對(duì)本地強(qiáng)度聚類屬性研究中可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于Oy周圍區(qū)域強(qiáng)度能夠被分解成為N個(gè)等級(jí)，具體表現(xiàn)為hi≈ω（y）g1，i=1，…，N。對(duì)于本地強(qiáng)度，在區(qū)分過程中可以應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)K聚類算法。需要注意一點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)K聚類算法在Oy周圍區(qū)域中的T（x），則屬于是聚類法在逐漸優(yōu)化中的迭代過程，表示函數(shù)為：

Cy=∑_（i=1）^N？∫_（o_y）？|T（x）-h_i |^2? m_i（x）dx? ?（10）

在以上公式中hi代表的是第i次聚類中心，m_i（x）屬于區(qū)域Si的分割隸屬函數(shù)，其中在公式中如果x∈Si的時(shí)候，mi（x）=1;反之，mi（x）=0。因?yàn)閙_i（x）屬于區(qū)域Si的分割隸屬函數(shù)，因此能夠?qū)⒑瘮?shù)Cy進(jìn)行重寫，所得到的公式為：

Cy=∑_（i=1）^N？∫_（s_（i∩o_y ））？|T（x）-h_i |^2 dx? ?（11）

基于以上公式中的聚類準(zhǔn)則，并和hi≈ω（y）g1產(chǎn)生的近似聚類中心相結(jié)合，能夠?qū)y設(shè)置區(qū)分強(qiáng)度聚類準(zhǔn)則，所得到的函數(shù)為：

Ly=∑_（i=1）^N？∫_（s_（i∩o_y ））？〖W（y-x）|T（x）-ω（y）g1|〗^2 dx? ?（12）

在以上公式中W（y-x）屬于是一個(gè)非負(fù)窗口函數(shù)，即為中心函數(shù)，如果x不屬于Oy，可以得到W（x，y）=0。其中Ly能夠采用窗口函數(shù)重新進(jìn)行組織，所得到的公式為：

Ly=∑_（i=1）^N？∫_（s_i）？〖W（y-x）|T（x）-ω（y）g1|〗^2 dx? （13）

以上所得公式也就是本次采用的研究方法中的基本組成元素。

對(duì)于{O_y∩S_i }_（i=1）^N出現(xiàn)的Oy相鄰區(qū)域聚類等級(jí)評(píng)估中，可以采用本地聚類準(zhǔn)則函數(shù)Ly，想要得到良好結(jié)果，就需要盡可能降低Ly的值。在本次研究中對(duì)于區(qū)域S的最優(yōu)區(qū)域設(shè)置過程中得到的即為使Ly最小的區(qū)域。所以，也就需要聯(lián)合能夠?qū)崿F(xiàn)Ly最小的相關(guān) y值。在此過程中可以采用y上的Ly積分最小值得到。針對(duì)這一問題，可以定義能量函數(shù)L=∫？Lydx：

L=∫？〖（∑_（i=1）^N？∫_（s_i）？〖W（y-x）|T（x）-ω（y）g1|〗^2? dx〗? （14）

在本次研究中如果積分區(qū)域?yàn)檎麄€(gè)S區(qū)域，也就可以對(duì)積分符號(hào)忽略不計(jì)。

2.3分割后優(yōu)化處理

在對(duì)肝臟腫瘤圖像實(shí)施分割之后，容易導(dǎo)致內(nèi)部存在偽邊界，容易對(duì)圖像分割結(jié)果產(chǎn)生影響，和實(shí)際存在較大差異。在本次研究中可以采用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算優(yōu)化處理圖像分割之后的序列，以能夠?qū)崿F(xiàn)分割結(jié)果和實(shí)際情況的有效接近。其中在圖像分割后的優(yōu)化處理流程如圖1：

在二值化圖像處理過程中，經(jīng)常采用的是閉運(yùn)算，也就是采用單個(gè)結(jié)構(gòu)元素實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像先膨脹后處理的一種處理方式，重點(diǎn)是能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物體細(xì)小空洞的填充、平滑物體邊界以及連接臨近物體等，另外也能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)圖像面積的不明顯改變。閉運(yùn)算：將X假設(shè)為目標(biāo)圖像，B設(shè)置為結(jié)構(gòu)元素，兩者之間的數(shù)學(xué)表達(dá)方式為：

X·B=（A⊕B）? ?（15）

在以上公式中，·代表的是閉運(yùn)算運(yùn)算符?；谝陨系玫降暮x為：采用B實(shí)現(xiàn)閉合X所得集合，也就是在反射、平移后圖像X所得B的交集，并且屬于是非空集合。

2.4參數(shù)設(shè)置

在本次肝臟腫瘤圖像分割中采用的形變模型分割方法，通過以上能量函數(shù)演變能夠得到相同有限差分隔式方法。在此過程中，有一點(diǎn)需要注意本次采用的方法是在連續(xù)區(qū)域上實(shí)現(xiàn)，一方面可以有效降低計(jì)算成本，另一方面也可以對(duì)其計(jì)算速度顯著提升。

能夠顯著減少計(jì)算成本，同時(shí)也有助于顯著提高計(jì)算速度。采用近似于H的平滑函數(shù)將H函數(shù)進(jìn)行替代，得到數(shù)值，也被稱為是平滑亥維賽函數(shù)H_ε，具體公式為：

H_ε（x）=1/2 [1+2/π arctan？（x/ε）]? ?（16）

在以上公式中的ε=1，所以可以得到狄拉克δ函數(shù)，也就屬于是亥維賽函數(shù)導(dǎo)數(shù)，具體的表達(dá)公式為：

δ_ε（x）=H_ε（x）=1/π? ε/ε^（2+x^2 ）? ?（17）

在各個(gè)步驟中，均能夠?qū)崿F(xiàn)常量向量組g？？=（S1，……，SN）以及ω。在此過程中有一點(diǎn)需要重視，在g？？計(jì)算過程中，可以通過對(duì)于ni的計(jì)算獲取。在ω？？?jī)蓚€(gè)量計(jì)算過程中，可以采用（TR（1））*W以及R（1）*W。所以在各個(gè)時(shí)間步長計(jì)算過程中，均需要采用4個(gè)步驟，中心函數(shù)W的卷積為d×d大小，如果將其確定為高斯中心函數(shù)，d也屬于是和d≥4×σ+1的最小奇數(shù)。比如說，如果σ=4，也就代表中心函數(shù)卷積核大小為17×17.

在α以及時(shí)間步數(shù)△t設(shè)定過程中，取值可以確定為α=1.0、△t=0.1。在本次模型建構(gòu)中采用的參數(shù)敏感度不強(qiáng)。[0，255]范圍中的數(shù)字圖像中，β的大小通常確定為0.001×2552。

3 結(jié)語

在以上分析過程中，對(duì)于肝臟腫瘤的分割結(jié)合肝臟腫特點(diǎn)，基于傳統(tǒng)幾何形變模型基礎(chǔ)提出新的分割算法，局部聚類準(zhǔn)則函數(shù)的提出，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)圖像灰度不均勻問題有效解決。在計(jì)算過程中也能夠應(yīng)用分段光滑函數(shù)，形變模型能量函數(shù)在應(yīng)用中也就是一個(gè)雙向能量函數(shù)，提升圖像的分割速度，改善傳統(tǒng)肝臟腫瘤分割方法中無法處理的問題，在現(xiàn)代CT圖像肝臟腫瘤分割過程中，具有重要應(yīng)用價(jià)值，從而提高CT圖像肝臟腫瘤分割精度。

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Segmentation of Liver Tumors in CT Images based on Deformable Model Segmentation

XIAO Hai-hui

（Changzhou Vocational Institute of Textile and Garment，Changzhou Jiangsu? 213164）

Abstract： In the process of computer-aided detection and diagnosis of liver tumors， the segmentation of liver tumors on CT images is an important part， so it is of great significance to study the segmentation of liver tumors on CT images in clinic. Traditional geometric deformation models are more suitable for high contrast images. However， in CT images of liver tumors， the gray scale is not uniform and the contrast is low， so there is no good segmentation effect. Based on this problem， a new segmentation method for liver tumors in CT images is discussed in terms of the traditional geometric deformation model technology.

Keywords： deformable model segmentation method; CT image; liver tumor; segmentation