面向磁共振腦圖像的標志點定位方法及其應用的研究.pdf

1、腦部磁共振（Magnetic resonance，MR）圖像上標志點的定位是腦部圖像分割和配準、腦部圖像分析和手術計劃制定等研究中的一個重要環(huán)節(jié)。由于腦部MR圖像的特殊性，復雜性及標志點特征的多樣性，針對不同特征的標志點，往往需要具體問題具體分析，采用不同的標志點定位方法。
　　本文主要針對腦部MR圖像標志點的定位方法及其應用進行研究，其中重點研究了參考坐標系相關二維標志點、三維標志點、個體間皮質下核團對應標志點集和功能立體定向神

2、經(jīng)外科手術靶點的定位方法。本文的主要貢獻總結如下：
　　Talairach參考坐標系和B-F參考坐標系作為腦部重要的參考坐標系，是根據(jù)腦部正中矢狀面上的標志點定義的，包括前聯(lián)合和后聯(lián)合，第四腦室后窩頂點和從該點到第四腦室底切線的垂足。本文提出一種基于高斯混合模型分割的定位相關二維標志點方法。該方法結合腦部解剖知識和腦部解剖結構的MR圖像中灰度特征，采用基于高斯混合模型的分割方法提取感興趣區(qū)域（Region of interest，

3、ROI）內的解剖結構，包括胼胝體，穹窿和第四腦室，根據(jù)標志點與這些解剖結構的空間位置關系確定標志點的位置。實驗結果表明該方法在定位相關二維標志點方面速度快，精度高。
　　現(xiàn)有基于微分算子的定位腦部三維標志點方法對噪聲比較敏感，而且容易提取大量為標志點?；趨?shù)幾何模型的方法由于參數(shù)幾何模型形式有限具有一定局限性。本文提出一種基于模型的局部分割的三維標志點定位方法。為了確定標志點模型及其ROI，提出基于錨點的曲面配準方法。采用基于T

4、alairach變換和基于邊界的剛性配準相結合的方法將模型與個體MR圖像配準并確定個體標志點ROI。利用基于水平集的方法分割ROI內解剖結構的局部。提出由粗到精的方法通過分析已分割的局部解剖結構確定標志點的最佳位置。實驗結果表明該方法具有較高的定位精度和很好的重復性。
　　腦部皮質下核團形態(tài)學分析的一個主要困難是個體間腦部皮質下核團對應標志點集的定位。本文提出一種基于主動曲面模型形狀恢復的方法從已分割的二進制體數(shù)據(jù)表示的樣本中提取

5、對應標志點集。首先，根據(jù)樣本間空間重疊率從所有樣本中選擇形狀模板，并對其進行三角網(wǎng)格化提取標志點。通過改進最近點迭代方法將模板與其它樣本對齊，并建立模板與樣本的大致對應關系。提出基于主動曲面模型的變形方法恢復樣本的形狀，從而確定樣本間對應標志點的位置。本方法與標準的MDL算法和SPHARM算法進行了比較，實驗結果表明本方法獲得的對應標志點集建立的點分布模型具有很好的緊湊型、一般性和特異性，而且速度快。
　　帕金森病手術治療的手術靶