基于活动轮廓模型的超声图像分割方法研究的开题报告.docx

基于活动轮廓模型的超声图像分割方法研究的开题报告
一、研究背景和研究的意义
医疗图像分割是医学影像处理中的核心任务之一，它通过对医疗图像中的各种组织和结构进行精确定位和分割，能够提供重要的医学临床诊断信息，促进临床医生的诊断和治疗决策，对于提高人们的健康水平和医疗水平具有极其重要的意义。
超声图像作为一种无损且无放射性的医学影像检查方法，其成像速度快，安全无害，价格相对便宜等优点使其被广泛应用于医学临床诊断中。然而，超声图像的低对比度、噪声干扰和模糊等问题，给其分割带来了巨大的挑战，超声图像分割的精确度和效率需要进行提高。
针对上述问题，基于活动轮廓模型的超声图像分割方法得到了广泛研究和应用，其利用活动轮廓的局部适应和迭代优化能力，对超声图像中具有复杂形状和不规则边缘的目标进行精确定位、分割，并且对于高斯噪声和运动模糊等问题具有较好的稳健性。因此，深入研究和探索基于活动轮廓模型的超声图像分割方法，对于提高超声图像分割的精确度和效率具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容和方法
本文将从以下几个方面进行研究：
1.综述超声图像分割中常用的方法及其优缺点，分析和比较基于活动轮廓模型的超声图像分割方法的优劣势，指出其存在的问题和发展趋势。
2.提出一种基于活动轮廓模型的超声图像分割方法。首先，将超声图像进行预处理，消除干扰和噪声；其次，采用改进的levelset方法构建活动轮廓模型，对目标区域进行局部适应和迭代优化，提高分割精度和鲁棒性；最后，采用实验验证的方式，对所提出的方法进行实验评估和性能分析，验证其有效性和可行性。
3.基于实验结果和分析，进一步优化和改进所提出的基于活动轮廓模型的超声图像分割方法。结合现实应用中的特殊需求和存在的问题，探索新的改进方法和手段，提升超声图像分割的效率和精度。
三、目标和预期成果
本文的主要研究目标是深入研究和探索基于活动轮廓模型的超声图像分割方法，提出一种改进的方法，并对其进行实验评估和性能分析。预期的成果包括：
1.对基于活动轮廓模型的超声图像分割方法的理论和现有方法进行综述和分析，指出其存在的问题和改进方向。
2.提出一种改进的基于活动轮廓模型的超声图像分割方法，利用局部适应和迭代更新实现对不规则目标的精确定位和分割。
3.对所提出的方法进行实验评估和性能分析，验证其有效性和可行性。并结合实验结果和分析，进一步优化和改进所提出的方法。
四、进度安排
本文的研究进度安排如下：
第一阶段（3个月）：综述常用的超声图像分割方法，分析和比较方法的优缺点，并对基于活动轮廓模型的超声图像分割方法进行初步研究和探索。
第二阶段（6个月）：提出一种改进的基于活动轮廓模型的超声图像分割方法，包括预处理、轮廓初始化、局部适应和迭代更新等模块，深入研究和实现所提出的方法。
第三阶段（3个月）：对所提出的方法进行实验评估和性能分析，包括定量指标和定性评价，验证其有效性和可行性。
第四阶段（3个月）：结合实验结果和分析，进一步优化和改进所提出的方法，探索新的改进方向和手段，提高超声图像分割的效率和精度。
五、参考文献
1.Kass,M.,Witkin,A.&Terzopoulos,D.Snakes:Activecontourmodels.InternationalJournalofComputerVision1,321–331(1988).
2.Chan,T.&Vese,L.A.Activecontourswithoutedges.IEEETransactionsonImageProcessing10,266–277(2001).
3.Mallat,S.,Zhong,S.&Zhang,Z.Wavelet-basedcontouringformedicalimaging.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences90,219–223(1993).
4.Canny,J.Acomputationalapproachtoedgedetection.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence8,679–698(1986).
5.Li,C.,Huang,R.,Ding,Z.,Gatenby,J.C.&Metaxas,D.N.AlevelsetmethodforimagesegmentationinthepresenceofintensityinhomogeneitieswithapplicationtoMRI.IEEETransactionsonImageProcessing20,2007–2016(2011).