结论
医学图像分割是进行医学影像诊断的一个必不可少的支持环节，它对图像处理的好坏对一切后期处理有着直接的影响，因而受到广泛的关注。本论文运用图像分割的基础理论对678张人体头部切片图的边缘数据提取算法进行了系统的研究，并形成三维的数据集，然后为了验证所用算法的优劣，在imageware中生成三维图像，最后分析分割算法的优劣，论文的研究工作归纳如下：
1.概述了课题研究的背景和意义，系统的分析了图像分割基本技术以及二维数据的三维处理技术的国内外研究现状。并对医学图像分割常见任务和头部图像分割的特点进行了简单的介绍。
2.系统的分析了图像的预处理技术，比较它们的优缺点；同时也对基于区域技术、基于边缘技术以及基于数学形态、神经网络等特定理论工具的分割技术的理论基础进行简单的研究，为进一步的研究奠定基础。
3.根据所研究的头部切片图的特点，综合比较确定用简单的图像剪切和中值滤波进行预处理；在这基础上针对基于区域分割的阈值分割方法，综合比较确定以简单且效率高的Otsu法来是完成图像的边界提取。
4.系统的用程序（Matlab）实现全部切片图边缘轮廓的数据提取，生成三坐标的数据集，把数据文件导入到Imageware中生成三维图像。并对本文的算法进行了综合的分析。
由于该研究工作所要提取的数据量过大，在程序实现上对效率的要求很高，所以这就导致了在选取算法时受到了一定的限制。再因有些算法虽然很好，但是实现起来很不容易。就医学图像而言，本论文中所用的提取边缘数据的方法过于的粗糙。因此本论文的研究还有值得进一步完善的地方，未来的研究方向是研究综合快速、有效和自适应三大特点的边缘数据提取方法。


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