医学图像分割困难的原因

医学图像分割具有很大的挑战性，其原因之一是不管采取何种成像方式，在获取的图像过程中真实信息都会存在不同程度的丢失和畸变，断层图像分割的结果只能逼近而无法完全反映真实的解剖结构边界。

对于医学研究人员或外科医生来说，希望计算机重建的正常或病理解剖结构能够真实再现人体解剖或外科手术中所见结构层次，甚而再现光学显微镜下所见的细微结构。然而，每种设备成像都有一定噪声，每种成像方式反映真实的解剖层次结构都有一定的局限性。比如，解剖标本冷冻切片的光学照片，反映的是不同组织对可见光的反射性，对色彩相近的脂肪组织与神经组织，相邻很近的肌肉间隔，骨膜、肌腱及关节囊等结缔组织之间分辨不好。CT断层成像反映的是不同组织对X线的衰减率，对密度相近的软组织之间界线分辨不好。MRI断层成像反映的是组织所含氢质子密度以及组织的T1和T2豫弛时间，反映的组织病理边界往往较真实的情况范围扩大。

原因之二是不管采取何种计算机分割算法，对特定的正常或病理解剖结构，计算机自动图像分割的准确性都很难达到解剖或医学影像专家读片的水平。或者说计算机算法无法达到视觉思维的水平——我们看天上变幻的白云，一会儿像羊群，一会儿像奔马，这是因为脑海中已有羊群和奔马的形象，所以才能看到，这即是视觉思维的过程，而计算机看到的只可能是白云。医学图像分割中专家的作用体现在两个方面，一是计算机自动分割算法的选择上，一是计算机自动分割结果的修正上。这使得医学图像的分割过程必需有医学人员的参与控制，而且分割结果的准确性与操作者的经验密切相关，结果不具有可重复性。

因此，目前任何一种单独类型的断层图像都不能满足所有医学研究和临床需要的精度；任何一种单独的计算机图像分割算法都难以对医学图像进行满意的分割。