基于混合偏斜高斯模型的脑MR图像分割开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着医学影像技术的快速发展，磁共振成像（mri）凭借其无创、高分辨率等优势，在脑疾病诊断中扮演着至关重要的角色。

准确地从脑mr图像中分割出不同的组织区域（如灰质、白质、脑脊液等）是进行脑疾病诊断、治疗方案制定和预后评估的关键步骤。

传统的脑mr图像分割方法通常基于图像强度信息，如阈值法、区域生长法等，但由于脑mr图像存在噪声干扰、强度不均匀等问题，这些方法难以取得令人满意的分割结果。

2. 本选题国内外研究状况综述

脑mr图像分割一直是医学图像处理领域的研究热点之一，近年来，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，取得了一系列重要的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在脑mr图像分割领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究混合偏斜高斯模型的理论基础，分析其在脑mr图像分割中的优势和适用性。

2.提出基于混合偏斜高斯模型的脑mr图像分割方法，包括图像预处理、模型参数估计和图像分割等步骤。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.数据收集和预处理：收集公开的脑mr图像数据集，并进行预处理，包括图像去噪、强度校正等，以提高图像质量，为后续分割做好准备。

2.混合偏斜高斯模型构建：研究混合偏斜高斯模型的理论基础，分析其在脑mr图像分割中的适用性，并根据脑mr图像的特点构建合适的混合偏斜高斯模型。

3.模型参数估计：采用期望最大化（em）算法对混合偏斜高斯模型的参数进行估计，确定每个像素属于不同组织类型的概率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了一种基于混合偏斜高斯模型的脑mr图像分割方法，相较于传统的分割方法，该方法能够更好地描述脑mr图像的强度分布，提高分割的精度和鲁棒性。

2.对混合偏斜高斯模型的参数估计方法进行了改进，使其更适用于脑mr图像的特点，提高了参数估计的准确性和效率。

3.通过实验验证了提出的方法的有效性，并与传统的分割方法进行了比较，结果表明该方法在分割精度和鲁棒性方面均有所提高。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张旭东,刘丽,郭立,等. 基于改进fcm聚类算法的医学图像分割[j]. 中国图象图形学报,2020,25(06):1235-1249.

[2]李鹏,张田文,余道衡,等. 基于混合模型和马尔可夫随机场的脑肿瘤mr图像分割[j]. 信号处理,2019,35(04):684-692.

[3]张学武,冯前进,张浩,等. 基于深度学习的磁共振脑图像分割方法综述[j]. 软件学报,2021,32(04):1030-1050.