基于變化檢測技術(shù)的腦瘤計算機輔助診斷方法應(yīng)用研究.pdf

1、計算機輔助診斷(ComputerAidedDiagnosis，CAD)是醫(yī)生采用計算機對醫(yī)學影像的處理、分析、識別、解釋的結(jié)果或結(jié)論作為輔助來完成其影像學臨床診斷的一種方法。CAD有三種臨床應(yīng)用模式、兩類系統(tǒng)：應(yīng)用于初級模式和基本模式的基本CAD系統(tǒng)、應(yīng)用于高級模式的高級CAD系統(tǒng)。初級模式中的基本CAD系統(tǒng)能夠輔助醫(yī)生更容易辨識其感興趣的事物；基本模式中的基本CAD系統(tǒng)能夠自動識別病變或異常；高級模式中的高級CAD系統(tǒng)能夠自動識別病變

2、或異常并給出治療參考意見。
　　 本課題基于變化檢測技術(shù)提出了一種腦瘤計算機輔助診斷方法，能夠自動檢測出不同時期腦瘤的變化來，從而為醫(yī)療診斷提供解決方案，它主要包括顱腦MRI序列圖像的預(yù)處理和基于OLT變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變化檢測。由于偏差場的存在造成了磁共振圖像的灰度不均勻，本文使用N3軟件來提高磁共振圖像的均勻性。患者的圖像可能是來自不同時間、不同成像設(shè)備或者不同成像模式，所以必須對不同時期的圖像進行配準，本文在ITK環(huán)境中

3、，提出了一種基于最大互信息的醫(yī)學配準方法，該方法對需要配準的兩幅圖像的灰度值不需要進行任何特別假設(shè)，也不需要對圖像作分割、特征提取等預(yù)處理，精度準確，魯棒性較高。顱骨是非彈性剛體，在提取腦組織的過程中本文先使用區(qū)域生長法提取顱骨模板，并提出了一種簡便可行的形態(tài)學濾波方法。
　　 基于OLT變換與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變化檢測算法屬于一種聚類的變換檢測方法。OLT變換是把原始的數(shù)據(jù)空間上屬于某一感興趣目標的點經(jīng)過一種線性變換映射到特征子空

4、間，使之具有最緊密的聚類屬性。根據(jù)這一特性，圖像中屬于相同組織的像素點經(jīng)過OLT變化到特征子空間后，會在一個特定位置形成聚類。如果某個組織發(fā)生了變化，一些數(shù)據(jù)點會較大地偏離類中心點，甚至會聚集在另一類的范圍內(nèi)，使得聚集性變差。根據(jù)這一特性，經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類后，一些沒有發(fā)生變化的組織的聚類指標基本不變，而變化組織的聚類指標則發(fā)生了較大的變化，這樣就可以檢測出不同時期的影像變化。本課題對所提出的變化檢測算法的應(yīng)用性能進行了仿真研究，結(jié)果