医学图像中海马的分割算法

资 源 简 介

医学图像中海马的分割算法

详 情 说 明

医学图像中的海马体分割是神经影像分析中的关键任务，尤其在阿尔茨海默症等脑部疾病的研究中具有重要意义。海马结构复杂且体积较小，在MRI等医学影像中与其他脑组织对比度低，这使得自动分割成为一项技术挑战。

常见分割方法通常结合以下技术路线：首先通过预处理（如颅骨剥离、强度归一化）提升图像质量；随后可采用基于图谱配准的方法，将标注好的模板图像与目标图像对齐；或使用机器学习模型（如U-Net等网络）直接从数据中学习特征。对于手动编写的MATLAB实现，可能会依赖图像形态学操作（如膨胀腐蚀）、区域生长或水平集等算法处理边界模糊问题。

代码实现时需注意处理三维医学图像数据的切片一致性，并通过后处理（如连通域分析）消除噪点。评价分割效果常采用Dice系数等指标，对比算法结果与专家手动标注的金标准。实际应用中可能还需要针对不同扫描设备或协议调整参数，以提高算法的鲁棒性。