基于区域水平集理论的医学图像分割算法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着现代医学技术的飞速发展，医学图像在临床诊断、治疗规划以及医学研究等方面扮演着日益关键的角色。常见的医学图像，如X射线、CT（ComputedTomography）、MRI（MagneticResonanceImaging）和超声图像等，能够为医生提供人体内部结构和器官的详细信息。然而，这些原始医学图像往往包含大量复杂且冗余的信息，直接从其中准确地获取感兴趣区域（RegionofInterest，ROI），如特定的器官、病变组织等，对于医生来说具有相当大的难度。因此，医学图像分割技术应运而