醫(yī)學(xué)圖像分割相關(guān)算法研究.pdf

1、多發(fā)性硬化癥是一種中樞神經(jīng)系統(tǒng)的疾病?，F(xiàn)階段,核磁共振成像(MRI)正在被廣泛的使用在多發(fā)性硬化癥的診斷上。通過(guò)醫(yī)學(xué)專家手動(dòng)分割MR圖像上的多發(fā)性硬化癥病變組織是一件非常耗時(shí)的工作,而且手動(dòng)分割方法具有不可再生性,因此自動(dòng)分割病變組織是一個(gè)很緊迫的問題。由于不同病人的腦部病變組織在MR圖像中的形狀,位置,區(qū)域都有很大的不同,即使同一病人的腦部病變組織在不同時(shí)期也會(huì)有所變化,因此自動(dòng)的分割腦部病變組織是一件非常困難的事情。我們?cè)趥鹘y(tǒng)醫(yī)學(xué)圖

2、像處理的基礎(chǔ)上,提出了一種可以全自動(dòng)進(jìn)行病變組織分割的方法。針對(duì)腦部MR圖像病變組織分割,本文主要做了以下的研究工作:
　　1.本文總結(jié)了一些醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域常見的分割方法,這些方法應(yīng)用在病變組織分割時(shí)有自身的局限性,但是為本文之后提出的病變組織分割方法打下了理論基礎(chǔ)。
　　2.本文介紹了近些年病變組織分割的發(fā)展?fàn)顩r,并且重點(diǎn)介紹了兩種進(jìn)行病變組織分割方法,一種是基于支持向量機(jī)(SVM)的方法,另一種是基于高斯混合模型(GM

3、M)的方法。這兩種分割方法在進(jìn)行病變組織分割時(shí)有一些缺陷,但有一些自身的優(yōu)勢(shì)。
　　3.本文將單通道分割擴(kuò)展到多通道分割,這樣可以將多種模態(tài)(T1,T2, FLAIR)的MR圖像的信息有效的融合起來(lái),從而將其應(yīng)用在病變組織分割中。多通道分割與單通道分割都是基于能量最小化模型,在分割的同時(shí)會(huì)進(jìn)行偏差場(chǎng)校正,其分割結(jié)果會(huì)得到四種不同組織,分別是白質(zhì)(WM),灰質(zhì)(GM),腦脊液(CSF),病變組織(Lesion)。
　　4.多通

4、道分割之前需要進(jìn)行病變組織增強(qiáng)從而將病變組織完整的分割出來(lái)。我們提出了兩種進(jìn)行病變組織增強(qiáng)的方法,一種是基于直方圖統(tǒng)計(jì)的方法,一種基于偏差場(chǎng)的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于偏差場(chǎng)的方法要明顯優(yōu)于基于直方圖統(tǒng)計(jì)的方法。
　　5.本文對(duì)3D的RSF水平計(jì)算法進(jìn)行改進(jìn),將其擴(kuò)展到多通道的RSF水平集分割,這樣可以將多種模態(tài)(T1,T2,FLAIR)的病變組織信息融合起來(lái)。本文將多通道病變組織分割的結(jié)果作為初始水平集,進(jìn)行多通道RSF水平集分割