結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)和水平集的海馬輪廓提取和三維重建.pdf

1、圖像分割技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)中的重要組成部分，醫(yī)學(xué)圖像分割作為其中的重要分支，近年來受到國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的重視。醫(yī)學(xué)圖像分割是對(duì)正常組織和病變組織的二維觀測(cè)、三維重建和后續(xù)分析的基礎(chǔ)，圖像分割質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響后續(xù)的工作。醫(yī)學(xué)圖像存在著模糊、多模態(tài)性、不確定性等特點(diǎn)，對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割方法提出了很高的要求。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，涌現(xiàn)出大量的成像方式，為人們提供了更加充分的圖像數(shù)據(jù)信息的同時(shí)，對(duì)分割方法捕捉圖像特征的能力提出了更高的要求。

2、r>　　臨床上將海馬體積是否發(fā)生了變異作為癲癇、老年性癡呆、認(rèn)知障礙、精神分裂等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診斷標(biāo)準(zhǔn)，而海馬二維分割是海馬體積測(cè)量、三維重建的基礎(chǔ)，因此海馬二維分割成為三維重建的關(guān)鍵點(diǎn)；但針對(duì)海馬二維輪廓提取和三維重建結(jié)合的方法研究較少，因此，結(jié)合海馬二維輪廓提取和三維重建的技術(shù)研究具有深遠(yuǎn)理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　論文的主要研究工作如下：
　　(1)由于海馬面積小，為減小運(yùn)算量，本文以人工點(diǎn)擊的種子點(diǎn)為中心，剪切能夠

3、包含海馬圖像的正方形區(qū)域作為海馬輪廓提取的對(duì)象。使用區(qū)域生長(zhǎng)進(jìn)行海馬輪廓初提取時(shí)，為避免噪聲干擾，本文提出將種子點(diǎn)5*5領(lǐng)域灰度均值作為種子點(diǎn)灰度值進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)。
　　(2)本文將已生長(zhǎng)區(qū)域灰度均值引入傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則中，為區(qū)域生長(zhǎng)提供了一個(gè)較準(zhǔn)確的灰度參考，同時(shí)提出將已生長(zhǎng)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差作為區(qū)域生長(zhǎng)的閾值，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域生長(zhǎng)的自適應(yīng)化；針對(duì)基于像素點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)結(jié)果邊界雜亂的現(xiàn)象，本文加入了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行邊界處理，獲得了較好的海馬

4、輪廓。
　　(3)本文以區(qū)域生長(zhǎng)分割邊界作為水平集的初始輪廓，為水平集海馬分割提供了先驗(yàn)信息；對(duì)水平集方法用于提取海馬輪廓時(shí)邊界易停留在背景梯度局部極值處的問題，本文提出基于目標(biāo)灰度差異的水平集方法，該方法在傳統(tǒng)水平集能量泛函中加入灰度能量差異項(xiàng)，使分割精度得到了提高的同時(shí)減少了分割時(shí)間，提高了分割效率；本文將該方法對(duì)海馬序列圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法具有較好的適應(yīng)性。
　　(4)最后本文選擇體繪制方法對(duì)海馬二維輪廓進(jìn)行三