5、医学图像精确分割技术综述

医学图像精确分割技术综述

1. 引言

如今，不良的生活方式、不健康和非有机的饮食，以及日常高压环境带来的压力和紧张，导致难治性疾病患者数量不断增加，其中肿瘤和癌症占了很大比例。幸运的是，现代医学科学的进步使得许多疾病在快速准确诊断的情况下是可以治愈的。然而，人为错误不可避免，且会造成严重危害，甚至危及生命。因此，消除人为错误一直是科学界追求的目标。近年来，医学领域引入了专家系统，利用人工智能来减少人为错误。

医学设备是全球战略装备的重要组成部分，发展迅速，可分为诊断和治疗两类，许多诊断设备基于图像，利用X射线和磁共振成像（MRI）等技术。不同的医学成像技术各有优劣，MRI是一种流行的非侵入性肿瘤诊断方法，对孕妇安全，能轻松监测软组织，但对受试者运动敏感；CT扫描在多种疾病的检测和诊断中效率高，扫描时间短、分辨率高，常用于肺部肿瘤检测。

图像分割是医学成像中的关键环节，旨在为像素分配标签并分组，使感兴趣区域（ROI）具有语义意义，精确识别组织边界，尤其是区分肿瘤组织和健康组织，对医学成像至关重要。常见的图像分割技术可分为无监督和有监督两类。

2. 常见医学图像处理技术

2.1 无监督图像分割

无监督分割方法通过识别不同区域的模式来对图像像素进行分类，不直接使用标记数据或训练数据。
- 形态学算子算法 ：形态学算子是图像处理的重要环节，基于形状处理图像。基本的形态学操作包括膨胀和腐蚀。
- 膨胀算子 ：定义为 (A \oplus B = \bigcup_{x \in B} (A + x))，其中 (B) 是结构元素，(A)