Applying Morphological Watershed Segmentation on Brain tumor MRI

资 源 简 介

Applying Morphological Watershed Segmentation on Brain tumor MRI

详 情 说 明

分水岭算法是一种基于形态学的经典图像分割方法，特别适用于医学影像中脑肿瘤区域的分离。该算法将图像视为地形表面，通过模拟水淹没过程来划分不同区域。在处理脑肿瘤MRI时，主要分为三个关键步骤：

首先需要对原始MRI图像进行预处理，通过去噪和对比度增强操作改善图像质量。常见的形态学操作如开运算和闭运算可有效消除细小噪声，同时保留肿瘤边界的完整性。

随后采用梯度计算突出肿瘤边缘特征。由于肿瘤组织与正常脑组织在灰度上存在渐变过渡，传统的阈值分割效果有限，而形态学梯度能显著强化这些细微差异。

最后实施分水岭变换时需特别注意过分割问题。通过标记控制的分水岭算法，结合医生标注的先验知识或自动标记方法，能够准确区分肿瘤实质与周围水肿区域，为后续的肿瘤体积计算和生长监测提供可靠依据。

该方法的优势在于能处理不规则形状的肿瘤，且对弱边缘敏感，但需注意调整参数以避免将脑脊液等正常组织结构误判为病变区域。