器官CT圖像分割關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割技術(shù)主要是從原始圖像中提取感興趣區(qū)域，是很多高級(jí)圖像處理任務(wù)的基礎(chǔ)操作，具有十分重要的研究意義，本文主要針對(duì)肝實(shí)質(zhì)分割和冠狀動(dòng)脈提取兩個(gè)分割關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)進(jìn)行研究。
　　本文首先對(duì)現(xiàn)有的圖像分割技術(shù)進(jìn)行了研究總結(jié)，如：基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割算法；基于形態(tài)學(xué)的圖像分割算法；基于圖論的圖像分割算法；基于均值漂移的圖像分割算法；基于活動(dòng)輪廓的圖像分割算法。研究對(duì)比了這幾種分割方法的算法核心以及在分割實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)單獨(dú)

2、使用一種算法來進(jìn)行分割或者是簡(jiǎn)單的將幾種現(xiàn)有方法進(jìn)行結(jié)合是行不通的，因此本文著重考慮將圖像本身所具有的特性以及醫(yī)學(xué)器官所具有的特性相結(jié)合，并結(jié)合一系列的操作流程和算法來實(shí)現(xiàn)器官CT圖像分割。
　　由于器官CT圖像固有的特性，使得分割面臨很大的挑戰(zhàn)。為了更好的分割器官CT圖像，本文提出了基于圖像序列上下文關(guān)聯(lián)的肝實(shí)質(zhì)分割方法和基于連通域的冠狀動(dòng)脈提取方法。
　　本文肝臟器官分割的主要目的就是從一系列腹部CT圖像中提取目標(biāo)器官肝

3、臟，常用的圖像分割方法均是針對(duì)單張圖像進(jìn)行分割，但是本文不局限在單張，而是對(duì)一系列的腹部圖像進(jìn)行器官提取，因此本文考慮將醫(yī)學(xué)肝臟的先驗(yàn)知識(shí)加入到肝臟器官的分割中，通過對(duì)腹部CT圖像中肝臟部位觀察，在連續(xù)的腹部CT圖像中肝臟部位的形態(tài)變化較小，占據(jù)腹部圖像多數(shù)面積，且肝臟內(nèi)部像素點(diǎn)屬性相似，最終本文提出一種基于圖像序列上下文關(guān)聯(lián)的肝臟器官半自動(dòng)分割方法，利用肝臟器官組織圖像序列上下文的相似性先驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)和水平集方法，以及少量人工

4、干預(yù)作為輔助應(yīng)對(duì)肝臟突變情況進(jìn)行肝臟器官的半自動(dòng)分割。實(shí)驗(yàn)證明本文提出的方法可以很好的分割出肝臟器官，與醫(yī)生手工分割的肝臟器官差異僅3％~8%，在可接受的范圍內(nèi)，且分割所消耗的時(shí)間復(fù)雜度也控制在有效時(shí)間范圍內(nèi)。
　　在醫(yī)學(xué)圖像處理中，除了臟器官的分割為主要的基礎(chǔ)分割，臟器官內(nèi)血管組織的分割同樣是重要的基礎(chǔ)分割，本文實(shí)現(xiàn)的冠狀動(dòng)脈提取便是冠狀動(dòng)脈骨架化，結(jié)構(gòu)化，血管管徑測(cè)量以及軟斑，硬斑判定的基礎(chǔ)操作。為了滿足后續(xù)操作，本文首先利用

5、自動(dòng)閾值方法摒除冠狀動(dòng)脈周圍雜質(zhì)，再利用連通域的變化提取出冠狀動(dòng)脈在主動(dòng)脈部位的開口點(diǎn)，以此開口點(diǎn)作為基礎(chǔ)將影響冠狀動(dòng)脈分割的其他組織進(jìn)行三維切割，最終獲得獨(dú)立的主動(dòng)脈與冠狀動(dòng)脈組織。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法可以正確的標(biāo)定冠狀動(dòng)脈開口點(diǎn)，并有效的切割掉相連的組織器官，分割出所需要的冠狀動(dòng)脈。本文方法可以有效的完成實(shí)驗(yàn)分割，且時(shí)間復(fù)雜度也控制在可接受范圍內(nèi)。
　　本文提出的方法均經(jīng)過真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)，驗(yàn)證具有高效性和魯棒性，證明