邵萌珠　邹辰

摘要：由于microCT图像的成像原理和组织特性导致的多样性和复杂性，针对小鼠CT图像，单一的图像分割方法难以取得良好的分割结果。结合当前医学图像分割方法，提出将阈值分割和基于Amira软件的交互式分割相结合的方法。针对不同的器官组织，根据对象灰度特征、形状、空间分布以及边缘分布等信息，使用不同的分割方法及工具进行逐一分割，最后将不同的器官融合成完整的分割后CT图像。该半自动交互式分割方法结合了两者的特点，可实现小鼠CT图像的准确分割。

关键词：医学图像分割；阈值分割；Amira软件；MATLAB应用

DOIDOI：10.11907/rjdk.151432

中图分类号：TP317.4

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）008020703

0 引言

在小鼠microCT图像数据获取过程中，如使用液体麻醉剂容易使小鼠的呼吸和心跳运动加快，导致运动伪影的产生，致使microCT图像成像分辨率低，进而降低图像分割的准确性并对后期重建工作造成误差；而可以提高图像分辨率的用于小动物的造影剂价格昂贵，成本较大。基于准确性、快捷性和成本代价适当的原则，本文提出使用阈值分割与交互式分割相结合的分割方法对小鼠microCT图像进行分割。

1 小鼠microCT图像分割

基于小鼠microCT图像特点，分步进行分割：①利用阈值分割方法[13]分割出小鼠的骨骼部分；②利用基于Amira软件的交互式分割方法分割出其它器官；③利用Amira软件对分割后的各切片进行平滑操作；④利用Matlab将各器官融合[4，5]。操作流程如图1所示。

1.1 基于阈值的自动分割

阈值分割法是一种将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法。……