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文檔簡(jiǎn)介
1、醫(yī)學(xué)圖像分割是虛擬器官研究工作的重要基礎(chǔ)。在虛擬器官研究的工作中,醫(yī)學(xué)圖像分割屬于前端工作,是醫(yī)學(xué)圖像處理進(jìn)入到醫(yī)學(xué)圖像分析的關(guān)鍵步驟,影響著后期的形態(tài)建模和物理建模工作,其重要性不可忽視。
OCT和MRI是臨床常用的成像手段,其中眼前節(jié)OCT圖像是是獲取清晰活體眼前節(jié)的重要來源,和青光眼診斷有重要的關(guān)系;而腦部MR圖像則與腦部疾病診斷密切關(guān)聯(lián)。對(duì)于眼前節(jié)OCT圖像,本文先對(duì)眼前節(jié)OCT圖像進(jìn)行去噪工作,再分割出眼前節(jié)各組
2、織,最后提取出眼前房輪廓;對(duì)于腦MR圖像,本文先分割出T2權(quán)重的MR圖像中的腦組織,再在分割出來的腦組織中分割出腦室部分腦脊液。最后在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上提取輪廓,進(jìn)行插值和采樣等工作,建立起外表連通和光滑的腦室部分腦脊液表面模型。對(duì)以上兩種圖像進(jìn)行分割,得到的分割結(jié)果是進(jìn)行三維重建,并進(jìn)一步進(jìn)行物理建模和仿真之前的必備工作,對(duì)各自的病理進(jìn)程模擬和臨床手術(shù)計(jì)劃指導(dǎo)都具有十分重要的意義。
本文的研究工作內(nèi)容及創(chuàng)新主要包括以下幾點(diǎn)
3、:
1、針對(duì)OCT圖像特有的噪聲設(shè)計(jì)了去噪方案,排除了背景散斑和入射光柱的干擾,最大程度從背景中提取出眼前節(jié)的信息;
2、提出了一套自動(dòng)化的分割方法,分別分割出了角膜、虹膜和晶狀體,并提取出了眼前房輪廓;
3、在腦的T2加權(quán)MR圖像中分割出了腦組織;設(shè)計(jì)了一套自動(dòng)化分割腦室部分腦脊液的方法:首先利用初步分割獲取區(qū)域個(gè)數(shù)等信息,再利用二次分割實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分割。該方法分割效果好,不需任何人工干預(yù);
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