11、医学 MRI 图像分割算法的性能评估与分析

医学 MRI 图像分割算法的性能评估与分析

1. 引言

在医学成像领域，MRI（磁共振成像）技术对于监测人体器官如心脏、肺、肝脏、肾上腺、肾脏、胰腺、胆囊、脾脏、子宫和膀胱等起着至关重要的作用。为了提高 MRI 图像的质量和分割效果，常常会使用各种对比剂和图像处理算法。本文将详细介绍一种新的 MRI 图像分割方法，包括图像预处理、感兴趣区域（ROI）的选择与分割、常用分割算法以及性能评估指标等内容。

2. 对比剂在成像中的应用

在成像研究中，盐水（盐水）和气体（如空气）常被用作对比材料。超声成像检查，特别是心脏检查，会使用微泡和微球。通过使用微泡的对比增强超声检查，可以评估器官的血液灌注情况，用于检测诸如心肌梗死、心脏异常、肝肾肿瘤、炎症性肠病的炎症活动以及对化疗治疗的反应等。

3. 提出的方法

本文提出了一种新的组合方法，通过结合去噪算法来提高 MRI 图像的质量和对比度，然后进行图像分割。具体步骤如下：
- 图像预处理 ：
- Adaptive NLM 算法去噪 ：非局部滤波器在 MR 成像领域广泛应用，Adaptive NLM 算法旨在在去除噪声的同时，最大程度地减少底层图像信息的损失。该算法通过设置围绕感兴趣区域（ROI）的相同大小的掩码区域，评估图像中强度和边缘信息的相似性。实验结果表明，在 PSNR、MSE 和 SSIM 方面，Adaptive NLM 算法优于传统的 NLM 算法。
- CLAHE 算法增强对比度 ：CLAHE 算法通过裁剪直方图来限制放大，有两个关键参数：块大