医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究 摘要.doc

,也是当今医学领域备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割是正常组织和病变组织的三维可视化、手术模拟、图形引导手术等后续处理的基础,分割的准确性对医生判断患者疾病的真实情况并做出相应的诊断计划至关重要。因此,图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义,特别是对人类生命健康相关的人体切片图像分割研究成为医学图像可视化研究中的一个非常重要的部分,是科学计算可视化中研究的热点问题。本文在前人研究成果的基础上,简述了医学病理切片图像中真皮区域分割研究背景,研究意义,国内外在该领域的研究进展,并且展示了医学病理切片图像中真皮区域分割的实现流程,分析K-means和LDA分类算法的原理,研究并实现基于K-means算法和基于LDA算法的医学病理切片图像中真皮区域分割算法,以及利用MATLAB编程语言对K-means算法和LDA分类算法做了大量的仿真实验,验证了以上两种算法的可行性和有效性。关键词:医学图像区域分割;K-means;LDA;重合率第1页ResearchonthesegmentationalgorithmformedicalpathologicalsectionimageofdermalregionAbstractImagesegmentationisakeytechnologyofimageanalysis,anditisalsoapopularissueinmedicalfield..Medicalimagesegmentationisthefoundationof3Dvisualizationofbothnormalanddiseasedtissue,surgerysimulation,graphicstoguidetheoperationandfollow-,imagesegmentationisspeciallyimportantinthemedicalapplication,eanattractivepartofmedicalimagevisualization,,describesthedermalregionmedicalpathologicalimagesegmentationresearchbackground,researchsignificance,researchprogressinthisfieldathomeandabroadandshowthemedicalpathologicalimageinthedermalregionsegmentationprocess,,andalargenumberofsimulationexperimentsofK-:medicalimagesegmentation,K-meansclustering,LDA,.....................................................................................................................................................................................................