利用顱內(nèi)組織變形的磁共振圖像腦腫瘤分割研究.pdf

1、腦腫瘤是一種常見神經(jīng)系統(tǒng)疾病，對人體有極大的危害，因此用于輔助腦腫瘤研究和診斷的精確腫瘤分割具有重要的意義。盡管針對該類腫瘤的自動圖像分割可以減少人工投入和主觀因素造成的偏差，但至今仍未達到令人滿意的分割準確度，這也使其成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域中的經(jīng)典難題。在腦腫瘤分割系統(tǒng)中，提取能夠代表腫瘤屬性的特征作為分割算法的輸入數(shù)據(jù)對腦腫瘤分割的準確度具有非常重要的意義。然而傳統(tǒng)的分割系統(tǒng)中的一個重大缺陷是其所應(yīng)用的灰度值和紋理等特征和腫瘤之間并沒

2、有很強的關(guān)聯(lián)度。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)：顱內(nèi)側(cè)腦室受腫瘤壓迫將產(chǎn)生變形，正確提取與利用其特征可以提高腫瘤分割精度。故本研究以此為全新思路，結(jié)合現(xiàn)有相關(guān)研究存在的問題，提出了一種基于三維層面的顱內(nèi)側(cè)腦室受腫瘤壓迫產(chǎn)生的變形特征提取方法，以更大程度利用組織間的解剖含義，從而進一步提高分割腫瘤分割準確度。
　　本研究首先對磁共振圖像、腦腫瘤及側(cè)腦室等相關(guān)背景進行調(diào)查研究，設(shè)計并實現(xiàn)了一個側(cè)腦室變形特征提取的組件。該組件主要由側(cè)腦室外形提取、三維側(cè)腦

3、室對齊、側(cè)腦室變形量化測評和特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換這幾個過程組成。為確保能夠得到準確可靠的側(cè)腦室變形數(shù)據(jù)，組件中加入了經(jīng)過改進的動態(tài)小波模糊 C均值聚類算法和三維動態(tài)模板側(cè)腦室方法。相應(yīng)的驗證試驗證明了這兩個方法的有效性。而提取所得的側(cè)腦室變形特征進行的觀察可看出，該特征和腦腫瘤具有較大的相關(guān)性。
　　本研究通過采用支持多維數(shù)據(jù)集的模式識別分類算法，將獲取到的側(cè)腦室變形特征和多譜段磁共振圖像灰度等低級特征合并，并將數(shù)據(jù)集應(yīng)用在通用的腦腫瘤分

4、割系統(tǒng)中。經(jīng)過了多組對比性試驗結(jié)果的定量統(tǒng)計分析可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)提取所得的側(cè)腦室變形特征能不同程度地提高腦腫瘤分割的準確度。這個結(jié)果進一步證明了側(cè)腦室變形和腦腫瘤之間的相關(guān)性。
　　和傳統(tǒng)腦腫瘤分割系統(tǒng)相比，本系統(tǒng)的最大優(yōu)勢在于側(cè)腦室變形特征代表了顱內(nèi)正常組織的解剖含義。而本文提出的基于三維的側(cè)腦室變形特征相比從二維層面磁共振圖像中提取的側(cè)腦室變形特征具有更高的合理性。本項研究不僅為研究顱內(nèi)組織器官變形信息的量化及應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)，