23、脑部肿瘤的图像增强、分割与分类

脑部肿瘤的图像增强、分割与分类

在医学影像领域，脑部肿瘤的准确检测、分割和分类对于疾病的诊断和治疗至关重要。本文将介绍脑部肿瘤图像增强、分割和分类的相关技术和方法。

1. 图像增强技术

图像增强是提高图像质量和丰富图像信息的重要手段，有助于后续的分割和分类任务。以下是几种常见的图像增强方法：
- 裁剪（Cropping） ：裁剪可以将图像的视野限制在包含所有关键图像组件的范围内，有助于聚焦重要信息。
- 剪切（Shearing） ：剪切变换“H”会在给定方向上交换图像的每个像素，交换程度与像素到原点的平行距离成正比。其变换公式为：
[
H =
\begin{bmatrix}
1 & h_x \
h_y & 1
\end{bmatrix}
]
其中，$h_x$ 和 $h_y$ 分别是 $x$ 轴和 $y$ 轴的剪切系数。不过，由于这种变换可能改变图像形状，而在很多情况下希望保留数据特征的原始形状，所以较少用于补充 MRI 图像数据。
- 弹性配准（Elastic Registration） ：基于训练样本无条件弹性变换的图像增强方法可以引入形状变化。但如果变换区域修改不当，会导致训练集出现噪声和分散情况。B - 样条在弹性变换中更常用，微分同胚映射在脑部图像中很重要，因为它能保留拓扑结构并生成生理上合理的变形。微分同胚映射满足以下微分方程：
[
\frac{d\phi(x,t)}{dt} = v(\phi(x,t),t)
]