一．医学图像研究背景
1.1医疗图像分割的背景与意义？
医学图像能够对人体内的解剖结构或功能组织进行反映。它是通过采样或重建生成的离散图像表示，可以将数值映射到不同的空间位置。
医学图像与自然图像对比通常具有低对比度，模糊边界和视觉识别不准确的特征。常用的医学成像技术包括计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)、超声(Ultrasound)、 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)、X光(X-ray) 等。图(1)展示了通过不同成像方式得到的成像结果。
医学图像分割任务的目的是将图像中不同器官或病灶区域划分出来。该任务通过自动或半自动对医学图像中的像素进行分类,进而将图像分割成不同的有意义的区域。在这些区域中，任意两个区域之间没有交叉,并且每个区域都具有某种相似性特征。在医学成像中，这些区域通常与不同的组织类别、病理、器官或其他一些生物结构相对应。
研究意义：
随着医学成像设备的快速发展和普及，成像技术在临床中得到了广泛应用, 成为了开展疾病诊断、手术计划制定、预后评估、随访不可或缺的辅助手段。医学图像往往在诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。因此，医学图像成为了是临床分析和医疗干预的最重要的证据来源之一。
医学图像分割能够从特定组织图像中提取关键信息，是实现医学图像可视化关键步骤。分割后的图像被提供给医生用于组织体积的定量分析、诊断、病理改变组织的定位、解剖结构的描绘、治疗计划等不同任务。医学图像信息量巨大，临床上手工勾画医学图像目标区域是一件费时费力的工作，给临床医生的日常工作增加了很大负担。因此，临床上的医学图像分割仍然是一个难题。
1.2医学图像分割算法
1.2.1基于阈值的分割算法
阈值分割是图像分割任务中最常用的方法之一。该算法的前提是感兴趣的结构或器官具有独特的可量化特征，阈值分割的过程是寻找阈值所定义的范围内的像素点。这些算法中使用的阈值可以人为设置，也可以由算法计算出合适的阈值。人工选择的方法需要先验知识，有时还需要试验来找到合适的阈值，而自动选择的方法能够结合图像信息自动获得自适应阈值。
1.2.2基于聚类技术的分割算法
聚类技术是医学图像分割中常用的分割方法之一。常用的聚类方法分别为K-means和Fuzzy C-means (FCM)。K-means的聚类过程是通过迭代计算图像中每个分离的类或聚类的强度值的平均值来进行的。对每一个像素进行分类，并取距离图像最近的均值进行分割。
1.2.3.基于可变形模型的分割算法
基于可变形模型的分割方法更加灵活，可用于复杂的分割。基于可变形模型分割方法的过程可以看作是曲线演化的一个模型。它是以目标边界为基础。目标边界考虑的特征是形状、平滑度、内力以及作用在分割对象上的外力,所有这些因素都会影响所获得结果的有效性。利用图像中的闭合曲线及其形状来勺勒物体边界。这些方法的主要优点是分段连续。根据运动轮廓跟踪的方式，可变形模型能够被划分为参数可变形模型和几何可变形模型。参数可变形模型是一种可以用有限个数的参数来描述的模型，这些方法也被称为主动轮廓法。通过利用生成的参数曲线来表示形状模型。参数可变形模型通过采样轮廓点并跟踪演化过程来显式跟踪，该模型具有计算效率高、便于实时应用的优点。
1.2.4.基于神经网络的分割算法
神经网络能够进行端到端的对图像进行处理。深度神经网络优异的性能使得它在图像处理任务中得到了非常广泛的应用。深度学习现在已经成为医学图像分割任务中的主流算法。
医学图像分割往往是计算机辅助检测任务中的第一步，分割结果的准确性对后续的任务有着很大的影响。分割任务通常是寻找医学图像中不同器官或病灶内部的某种相似性特征，根据这些相似性特征将图像中的不同器官或病灶给区分开。医学图像分割与深度学习方法的结合获得了巨大的成功。因此，各种各样的方法被研究者提出，包括开发独特的基于卷积神经网络的分割架构。
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