采用阈值法的肝肿瘤分割

资 源 简 介

采用阈值法的肝肿瘤分割

详 情 说 明

肝肿瘤分割是医学图像分析中的关键任务，其目标是从CT或MRI图像中准确提取肿瘤区域。采用阈值法结合形态学运算是一种经典的处理思路，尤其适用于初期的算法验证场景。

阈值法的应用 基于像素灰度值分布选取阈值是最直接的分割手段。对于肝肿瘤这类与周围组织存在对比度的目标，全局阈值（如Otsu算法）可快速区分大致区域。但实际应用中常因以下问题导致欠分割或过分割：1) 肿瘤边缘灰度渐变，2) 图像噪声干扰，3) 邻近血管等结构的灰度重叠。

形态学运算的优化作用 在阈值初步分割后，形态学操作能改善结果质量： 开运算（先腐蚀后膨胀）消除细小噪声点 闭运算（先膨胀后腐蚀）填充肿瘤内部空洞 结构元素尺寸选择直接影响边缘平滑度，需权衡细节保留与伪影消除

改进方向建议 动态阈值：采用局部自适应阈值替代全局阈值，解决灰度不均匀问题 多特征融合：结合纹理特征（如GLCM）或空间信息提升区分度 后处理优化：引入连通域分析去除离散假阳性区域 混合方法：将阈值结果作为其他算法（如区域生长、深度学习）的初始输入

该方法虽存在局限性，但其计算效率高、实现简单的特点，使其仍可作为复杂算法开发前的基准参照。后续改进可着重解决灰度重叠区域的误分割问题。