T2加權MR腦圖像的標識定位及與腦圖譜配準研究.pdf

1、由于具有對人體無傷害、空間分辨率高等特點，磁共振（MR）成像技術被廣泛應用于人腦成像，其中T2加權MR腦圖像對腦組織的病變成像效果很好。人腦圖譜作為重要的解剖學工具，能夠為醫(yī)生和研究人員提供豐富的人腦結構信息。因此，將腦圖譜與T2加權MR腦圖像融合可以幫助醫(yī)生更好的認識和了解人腦。但是由于T2加權MR圖像腦組織對比度較低、掃描層間距較大產(chǎn)生組織信息丟失、灰度分布不均等影響，使得T2加權MR圖像的腦部標識的自動定位變得困難，限制了腦圖像與

2、腦圖譜的配準融合。
　　本文主要針對T2加權MR腦圖像的腦部標識的定位及其與腦圖譜的配準進行了深入研究，其中重點研究了T2加權MR腦圖像的中矢面、人腦前連合和后連合及腦皮層標志點的定位，并在此基礎上對腦圖譜與腦圖像的配準進行了研究。本文的具體研究內(nèi)容如下：
　　人腦相對于中矢面左右對稱，大腦溝線段附近的腦組織近似對稱。本文提出了一種基于對稱軸和局部對稱系數(shù)在T2加權MR腦圖像上提取中矢面的方法。該方法通過梯度方向直方圖確定人

3、腦軸向圖的對稱軸，以其為基準應用局部最小對稱系數(shù)方法提取大腦溝線段，使用最小二乘法計算中矢面方程，并通過雙線性插值重建中矢面。實驗結果表明，該方法能夠快速、準確的自動提取中矢面。
　　由于腦圖像灰度分布不均、容積效應、噪聲等影響，使得體積小的前連合和后連合很難定位。本文提出了一種在T2加權MR腦圖像上定位人腦前連合和后連合標志點的方法。該方法分兩步：第一步，基于解剖知識和解剖結構的灰度特征定位前連合，首先通過多高斯閾值分割與前連合

4、相關的胼胝體、穹窿體，然后根據(jù)它們與前連合的位置關系通過由粗到精的方法逐步對前連合進行了定位；第二步，基于前連合和后連合的約束關系的統(tǒng)計模型來定位后連合，首先通過訓練集建立兩者之間的統(tǒng)計模型，然后在定位前連合后通過模型的約束對后連合進行定位。實驗結果表明，該方法能更加快速、準確的定位前連合和后連合。
　　根據(jù)腦皮層標志點的定義，本文提出了兩種自動定位腦皮層標志點的方法。第一種方法在腦皮層標志點所在的二維平面上對其定位。該方法首先確

5、定六個腦皮層標志點所在的三個平面，然后通過改進的FCM算法、分水嶺算法、區(qū)域合并算法及基于最大類間差的閾值方法等實現(xiàn)腦皮層標志點的自動定位。第二種方法是基于腦提取在三維方向定位腦皮層標志點。該方法首先通過三維形變曲面模型實現(xiàn)人腦的粗提取，然后結合腦圖像灰度特征采用數(shù)學形態(tài)學方法實現(xiàn)人腦的精提取，最后根據(jù)腦皮層標志點的定義，在三維腦上自動定位腦皮層標志點。實驗結果表明，對于定位腦皮層的六個標志點，第一種方法更加快速、準確。
　　為了

6、實現(xiàn)腦圖譜與實際T2加權MR腦圖像的配準，本文提出一種結合全局線性配準和局部非線性配準的方法。該方法首先通過中矢面、前連合、后連合和腦皮層標志點分別為腦圖譜與腦圖像建立Talairach坐標系統(tǒng)，通過各個子空間的對應的縮放比例實現(xiàn)分段線性變換的全局配準。在此基礎上采用距離變換對全局配準后的腦圖譜與腦圖像相關腦組織進行隱式表示，并將基于B樣條的FFD建立的變形場作用在腦圖譜上，實現(xiàn)腦圖譜到腦圖像的局部非線性配準。實驗結果表明，該方法能夠較