《醫學圖像分割的新變分模型及其快速有效的最最佳化算法》是依託杭州師範大學，由劉春曉擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：醫學圖像分割的新變分模型及其快速有效的最最佳化算法
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉春曉
- 依託單位：杭州師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著醫學影像學的快速發展及其在臨床中發揮的越來越重要的作用，醫學圖像分割已成為當前國際上研究的熱點。準確性和快速性是醫學圖像分割最重要的兩個要求。 在對肝臟的分割進行了深入系統的研究後，最近我們發現已有的分割模型和方法對肝臟中腫瘤的分割效果和分割速度並不理想。本項目計畫研究更加適合肝臟腫瘤分割的新模型、非凸分割模型的凸化方法以及快速有效的求解算法。首先，鑒於變分模型具有靈活性和多樣性等優點，我們將重點研究以變分方法為基礎的模型。我們計畫結合機率、非局部運算元等對非均勻圖像非常有效的方法。同時，我們計畫利用泛函提升的方法深入研究非凸分割模型的凸化方法。其次，針對醫學圖像分割的兩個要求與醫學圖像數據量大的特點，我們將綜合利用變分理論、最佳化理論、運算元分裂技巧等設計快速、有效和穩定的算法。最後，我們將我們得到的模型和算法套用到實際問題中來驗證其優點。
結題摘要
醫學影像的快速發展及其在臨床中的重要性給醫學圖像分割提出了更高的要求。本項目主要針對醫學圖像分割模型和算法進行研究。我們與香港浸會大學的教授合作提出了一種新的人機互動式的變分模型。文章還在投稿中。這種模型將醫生的指導作用融入到變分模型中，既包含了醫生給出的標識點，又包含邊界信息，因此可以處理更加複雜的分割問題。在計算過程中，我們利用了流行的運算元分裂，ADM等方法加速了計算速度。同時，對模型及算法的理論方面，我們也做出了詳細的證明。
