最新的关于皮肤分割的技术

皮肤分割技术是指利用计算机图像处理方法对皮肤图像进行区域划分的过程，主要应用于皮肤病变的辅助诊断、皮肤癌检测和定量分析等医疗领域。分割皮肤图像可以帮助医生更准确地观察和分析皮肤病变区域，提高诊断的客观性和准确性，减少因医生主观判断而造成的观察者间的差异。 在2014年发表于EMBS会议的论文《Efficient Epidermis Segmentation for Whole Slide Skin Histopathological Images》中，研究人员Cheng Lu和Mrinal Mandal提出了一种新的皮肤表皮分割技术。这种技术是针对全片皮肤病理图像（Whole Slide Skin Histopathological Images）所提出的改进型计算机辅助皮肤表皮分割技术。 该论文所提出的分割技术首先利用全局阈值和形状分析获得初始分割结果，然后使用带有自适应模板强度值的模板匹配方法。在此基础上，根据模板匹配后的图像的概率密度函数计算得到阈值，并使用该阈值进行最终的分割。实验结果显示，该技术克服了现有技术的局限性，取得了97.99%的灵敏度和96.00%的精确度，表现出了卓越的性能。 传统上，组织病理学切片提供了对病变组织细胞水平的视角，被认为是大多数癌症疾病诊断的“金标准”。然而，诊断决策往往是主观的，容易导致观察者之间的变异，而且对数字化的全片图像（WSI）进行定量分析既费时又困难。为了克服这些限制，需要提供客观结果的计算机辅助定量工具。 研究者们已经应用了复杂的数字图像分析技术，以期通过整个WSI提取客观准确的预后信息。例如，Roullier等人为了分析乳腺癌WSI，提出了一个多分辨率基于图的分析框架，该框架将从低分辨率层到高分辨率层的分割结果进行细化。Wang等人开发了一套计算机辅助诊断（CAD）系统，根据图像外观中提取的不同特征对宫颈上皮内瘤变WSI进行分类。 皮肤恶性黑色素瘤是最具侵袭性的皮肤癌类型之一。根据最近的资料，美国每年大约有70,000人被诊断为黑色素瘤，并且大约有9,000人因此死亡。早期检测对于改善黑色素瘤患者的预后至关重要。因此，研发先进的皮肤图像处理技术以辅助诊断系统对于改善诊断效率和准确性具有重要意义。 分割技术在皮肤图像处理领域中起到了至关重要的作用。皮肤图像分割的主要目的是将皮肤图像中的感兴趣区域（如病变区域、健康皮肤组织、毛囊等）从背景中区分出来。随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络（CNN）等方法进行图像分割，特别是对于复杂的组织结构如皮肤图像中的细胞和组织，已显示出更好的效果。深度学习模型能够从大量的训练数据中自动学习到从低层视觉特征到高层语义信息的表示，从而准确地识别出不同组织区域的边界。这些先进的图像分割技术为病理学家和皮肤科医生提供了更为有效的图像分析工具，有助于他们进行更加精确的诊断和治疗。