基于核圖割模型的腹部核磁圖像分割算法研究.pdf

1、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)技術已經成為現代臨床醫(yī)學診斷和治療的重要手段之一，其無輻射、多方位、高分辨率成像等優(yōu)越特性使醫(yī)學影像技術得到了高速的發(fā)展。現在其應用范圍已擴展到全身各個部位，廣泛應用于組織器官的病變檢測和微創(chuàng)手術治療，在圖像引導外科手術導航系統中的應用也得到了較好的發(fā)展。本文研究的課題內容是:在圖像引導的腹部外科手術導航系統中，核磁圖像的組織器官分割算法研究，完整和精確的分割出

2、腹部的肝臟等組織器官，為手術導航系統中病灶位置與邊界輪廓信息的確定、手術器械跟蹤的準確性等提供較好的輔助條件。
　　然而腹部組織器官的分割面臨許多問題:1），腹部器官軟組織較多，相互之間的灰度值相差不大，而且相鄰器官緊挨在一起，甚至互相重疊，使得圖像上的組織邊界模糊和泄露現象明顯;2），形狀復雜多變，各組織器官的形狀會因個體、年齡和性別的不同呈現出不同的變化;3），由于核磁共振成像設備的固有因素，圖像會有較大的噪聲，存在偏移場效應

3、，導致圖像灰度分布不均勻，這會對分割算法產生一定的干擾，使得分割的難度增大。
　　為了克服上述問題，本文對核磁圖像的分割算法進行了深入研究，主要工作和貢獻有以下幾個方面:
　　1)，簡要的闡述和分析了核磁圖像的物理原理和成像過程，了解核磁共振成像技術的原理，從本質上理解核磁圖像分割的難點所在。將核磁圖像中偏移場效應造成的灰度分布不均勻現象進行了深入分析，并將目前研究比較熱門的校正算法進行了對比分析和實驗。
　　2)，對

4、目前常見的、應用范圍較廣的和研究比較熱門的分割算法進行了文獻綜述，分析了各種算法的優(yōu)缺點和應用場景，展望了未來幾年核磁圖像分割算法的研究方向。
　　3)，針對腹部核磁圖像中組織器官的分割特點，提出了一種基于核圖割(kernelGraph cuts，KGC)模型的核磁圖像分割新方法。提出的方法的創(chuàng)新點主要在于:將區(qū)域增長算法和形態(tài)學膨脹/腐蝕操作結合，得到預分割的結果;然后將基于核主成分分析(kernel principal com