《醫(yī)學(xué)圖像分割介紹》課件

《醫(yī)學(xué)圖像分割介紹》PPT課件本課件將為你介紹醫(yī)學(xué)圖像分割的基本概念及應(yīng)用，同時(shí)探討常見的圖像分割方法，評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)集等相關(guān)知識(shí)。什么是醫(yī)學(xué)圖像分割圖像分割的定義圖像分割指根據(jù)圖像中的像素信息將圖像區(qū)域劃分出不同的區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分析處理。醫(yī)學(xué)圖像分割的定義醫(yī)學(xué)圖像分割是將醫(yī)學(xué)圖像中的不同組織區(qū)域劃分出來(lái)，對(duì)不同的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行后續(xù)分析和處理。為什么需要醫(yī)學(xué)圖像分割1提高診斷精度通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的分割和屬性提取，能夠更準(zhǔn)確地診斷疾病，并為后續(xù)的臨床治療提供參考。2促進(jìn)科學(xué)研究醫(yī)學(xué)圖像分割可以促進(jìn)對(duì)人體組織和器官結(jié)構(gòu)的研究，加速醫(yī)學(xué)科研的進(jìn)展。3輔助醫(yī)生決策醫(yī)學(xué)圖像分割可以幫助醫(yī)生更好地理解患者病情，做出更為合理有效的治療決策。醫(yī)學(xué)圖像分割的應(yīng)用領(lǐng)域神經(jīng)科學(xué)將腦部結(jié)構(gòu)分割為不同部分，研究人腦功能及疾病。肝臟病理分割肝臟組織，實(shí)現(xiàn)肝臟癌腫瘤的自動(dòng)檢測(cè)和分析。放射化學(xué)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分割，可以探索新的診斷和治療方案。遙感圖像分析分割遙感圖像中的不同地表覆蓋類型，例如植被、水體等。圖像分割的方法分類基于閾值的分割方法將灰度圖像中灰度值在預(yù)設(shè)閾值內(nèi)的像素點(diǎn)統(tǒng)一劃分為同一區(qū)域。基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法從種子點(diǎn)開始，根據(jù)預(yù)設(shè)生長(zhǎng)準(zhǔn)則，通過(guò)合并相似區(qū)域來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割。基于邊緣檢測(cè)的分割方法只提取圖像中的邊緣信息，然后根據(jù)邊緣將圖像分割為不同的區(qū)域?；趫D論的圖像分割方法將圖像分割問(wèn)題視為圖上最小割問(wèn)題來(lái)解決，利用圖割將圖像分割成最小代價(jià)的部分。最小割在一張有權(quán)有向圖中，將源點(diǎn)與匯點(diǎn)之間的連接切開得到的代價(jià)最小的切割叫做最小割?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的圖像分割方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分割中取得了廣泛的應(yīng)用，常用如下幾種算法：支持向量機(jī)（SVM）隨機(jī)森林（Randomforest）條件隨機(jī)場(chǎng)（Conditionalrandomfield）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutionalneuralnetwork）基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，但效果更好，深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分割中也取得了顯著的效果：U-NetDeepLabMaskR-CNN醫(yī)學(xué)圖像分割的評(píng)價(jià)指標(biāo)Dice相似系數(shù)判斷分割效果的重要指標(biāo)，用于衡量分割區(qū)域的重疊度?；煜仃嚭饬糠诸惤Y(jié)果的準(zhǔn)確程度，展示實(shí)際結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果的之間的關(guān)系。平均交叉熵用于測(cè)量模型的性能，通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果之間的差異。常用的醫(yī)學(xué)圖像分割數(shù)據(jù)集Luna16該數(shù)據(jù)集是圍繞著肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)和分割展開，包含888個(gè)CT掃描圖像。ISIC該數(shù)據(jù)集是從皮膚科學(xué)中搜集的數(shù)百?gòu)堈鎸?shí)的惡性黑色素瘤圖像。ATLAS該數(shù)據(jù)庫(kù)包含20個(gè)常見器官（例如肝臟，心臟）的超聲照片及其分割數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)圖像分割的挑戰(zhàn)噪聲和偽影由于設(shè)備和圖像采集等因素的影響，醫(yī)學(xué)圖像中常常存在噪聲和偽影，影響分割效果。相似結(jié)構(gòu)的分割某些組織結(jié)構(gòu)在圖像中的分割是具有挑戰(zhàn)性的，比如患者的肝臟與肝腫瘤等組織結(jié)構(gòu)相似。標(biāo)注難度對(duì)于一些特定任務(wù)，如病理分析，標(biāo)注過(guò)程需要具有專業(yè)技能的醫(yī)生參與，導(dǎo)致標(biāo)注過(guò)程非常困難。醫(yī)學(xué)圖像分割發(fā)展現(xiàn)狀醫(yī)學(xué)圖像分割作為醫(yī)療人工智能技術(shù)的重要組成部分，發(fā)展前景廣闊。未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)其算法和應(yīng)用的深化研究，不斷優(yōu)化算法性能。具有代表性的醫(yī)學(xué)圖像分割案例沙眼病的眼底圖像分割眼睛是人體中容易感染的器官之一，用人工智能分割眼部圖像能夠幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確判斷病情。CT肝臟圖像分割肝臟是人體內(nèi)重要的代謝器官，CT圖像分割能夠幫助醫(yī)生更好地了解患者病情，為后續(xù)的治療決策提供參考。乳腺X線照片圖像分割將乳腺超聲圖像分割為乳腺組織和流體區(qū)域，還可以幫助醫(yī)生早期