T2加權(quán)MR腦圖像的標(biāo)識(shí)定位及與腦圖譜配準(zhǔn)研究.pdf

1、由于具有對(duì)人體無傷害、空間分辨率高等特點(diǎn)，磁共振（MR）成像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于人腦成像，其中T2加權(quán)MR腦圖像對(duì)腦組織的病變成像效果很好。人腦圖譜作為重要的解剖學(xué)工具，能夠?yàn)獒t(yī)生和研究人員提供豐富的人腦結(jié)構(gòu)信息。因此，將腦圖譜與T2加權(quán)MR腦圖像融合可以幫助醫(yī)生更好的認(rèn)識(shí)和了解人腦。但是由于T2加權(quán)MR圖像腦組織對(duì)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(quán)MR圖像的腦部標(biāo)識(shí)的自動(dòng)定位變得困難，限制了腦圖像與

2、腦圖譜的配準(zhǔn)融合。
　　本文主要針對(duì)T2加權(quán)MR腦圖像的腦部標(biāo)識(shí)的定位及其與腦圖譜的配準(zhǔn)進(jìn)行了深入研究，其中重點(diǎn)研究了T2加權(quán)MR腦圖像的中矢面、人腦前連合和后連合及腦皮層標(biāo)志點(diǎn)的定位，并在此基礎(chǔ)上對(duì)腦圖譜與腦圖像的配準(zhǔn)進(jìn)行了研究。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　人腦相對(duì)于中矢面左右對(duì)稱，大腦溝線段附近的腦組織近似對(duì)稱。本文提出了一種基于對(duì)稱軸和局部對(duì)稱系數(shù)在T2加權(quán)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(duì)稱軸，以其為基準(zhǔn)應(yīng)用局部最小對(duì)稱系數(shù)方法提取大腦溝線段，使用最小二乘法計(jì)算中矢面方程，并通過雙線性插值重建中矢面。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠快速、準(zhǔn)確的自動(dòng)提取中矢面。
　　由于腦圖像灰度分布不均、容積效應(yīng)、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(quán)MR腦圖像上定位人腦前連合和后連合標(biāo)志點(diǎn)的方法。該方法分兩步：第一步，基于解剖知識(shí)和解剖結(jié)構(gòu)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(guān)的胼胝體、穹窿體，然后根據(jù)它們與前連合的位置關(guān)系通過由粗到精的方法逐步對(duì)前連合進(jìn)行了定位；第二步，基于前連合和后連合的約束關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型來定位后連合，首先通過訓(xùn)練集建立兩者之間的統(tǒng)計(jì)模型，然后在定位前連合后通過模型的約束對(duì)后連合進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能更加快速、準(zhǔn)確的定位前連合和后連合。
　　根據(jù)腦皮層標(biāo)志點(diǎn)的定義，本文提出了兩種自動(dòng)定位腦皮層標(biāo)志點(diǎn)的方法。第一種方法在腦皮層標(biāo)志點(diǎn)所在的二維平面上對(duì)其定位。該方法首先確

5、定六個(gè)腦皮層標(biāo)志點(diǎn)所在的三個(gè)平面，然后通過改進(jìn)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(shí)現(xiàn)腦皮層標(biāo)志點(diǎn)的自動(dòng)定位。第二種方法是基于腦提取在三維方向定位腦皮層標(biāo)志點(diǎn)。該方法首先通過三維形變曲面模型實(shí)現(xiàn)人腦的粗提取，然后結(jié)合腦圖像灰度特征采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)人腦的精提取，最后根據(jù)腦皮層標(biāo)志點(diǎn)的定義，在三維腦上自動(dòng)定位腦皮層標(biāo)志點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于定位腦皮層的六個(gè)標(biāo)志點(diǎn)，第一種方法更加快速、準(zhǔn)確。
　　為了

6、實(shí)現(xiàn)腦圖譜與實(shí)際T2加權(quán)MR腦圖像的配準(zhǔn)，本文提出一種結(jié)合全局線性配準(zhǔn)和局部非線性配準(zhǔn)的方法。該方法首先通過中矢面、前連合、后連合和腦皮層標(biāo)志點(diǎn)分別為腦圖譜與腦圖像建立Talairach坐標(biāo)系統(tǒng)，通過各個(gè)子空間的對(duì)應(yīng)的縮放比例實(shí)現(xiàn)分段線性變換的全局配準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上采用距離變換對(duì)全局配準(zhǔn)后的腦圖譜與腦圖像相關(guān)腦組織進(jìn)行隱式表示，并將基于B樣條的FFD建立的變形場(chǎng)作用在腦圖譜上，實(shí)現(xiàn)腦圖譜到腦圖像的局部非線性配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較