活動輪廓模型在腫瘤圖像分割中的應(yīng)用.pdf

1、目前腫瘤已成為威脅人類健康的重要疾病,每年全世界數(shù)以百萬計(jì)的人死于腫瘤。而腫瘤及周圍器官的輪廓提取對于腫瘤的診治有著非常重要的研究意義。本文正是基于這一問題,提出將活動輪廓模型用于腫瘤圖像的分割,以便為腫瘤的診斷和治療提供更為準(zhǔn)確有效的依據(jù)。本文對國內(nèi)外正在發(fā)展的活動輪廓模型理論進(jìn)行了廣泛的調(diào)研和分析,并確定了基于活動輪廓模型理論在腫瘤醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的應(yīng)用作為主要研究目標(biāo),分析了其理論基礎(chǔ),詳細(xì)闡述了其數(shù)學(xué)模型及數(shù)值實(shí)現(xiàn)方法;討論了該

2、理論在腫瘤圖像分割、重要器官分割等方面的具體應(yīng)用。本文主要工作包括:1.回顧了醫(yī)學(xué)圖像分割的現(xiàn)狀,對醫(yī)學(xué)圖像分割方法進(jìn)行了分類,綜述了醫(yī)學(xué)圖像分割的現(xiàn)有成果。研究了活動輪廓模型的基礎(chǔ)理論模型。主要包括模型的描述方法,模型的能量函數(shù)組成,能量最小化方法以及活動輪廓模型在應(yīng)用中的局限之處。詳細(xì)闡述了模型每個(gè)能量分量的性質(zhì)以及模型在各個(gè)能量分量下的行為過程。2.探討了參數(shù)活動輪廓模型的理論基礎(chǔ)及數(shù)值實(shí)現(xiàn),應(yīng)用GVF模型代替經(jīng)典外力場,從而擴(kuò)大

3、了活動輪廓模型外力的捕捉范圍,改善了對于輪廓初始化的敏感性,對于處理醫(yī)學(xué)圖像中深度凹陷的區(qū)域的能獲得較好的分割效果;分析了模糊C均值聚類算法的基本原理,對帶有弱邊界、偽影或局部梯度極大值的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)分割,然后將得到的模糊分類結(jié)果驅(qū)動活動輪廓線,對輪廓線的傳播方向和速度進(jìn)行控制,從而使曲線穩(wěn)定地收斂到腫瘤邊界或重要器官的邊界。3.研究了幾何活動輪廓的基本原理,根據(jù)幾何活動輪廓模型的拓?fù)渥赃m應(yīng)性特點(diǎn),基于曲線演化理論和水平集方法對醫(yī)學(xué)圖

4、像進(jìn)行處理;針對幾何活動輪廓模型計(jì)算量較大的特點(diǎn),采用Narrowband方法對圖像進(jìn)行分割;介紹了分水嶺算法的原理和實(shí)現(xiàn)步驟,采用分水嶺算法先對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)分割,在過度分割的基礎(chǔ)上再采用levelset方法進(jìn)行處理,這樣可以克服邊界的泄漏問題。4、根據(jù)Mumford-Shah模型利用圖像的全局信息、不受圖像梯度影響的特點(diǎn)并針對腦腫瘤分割的難點(diǎn),將Mumford-Shah模型應(yīng)用于腦腫瘤輪廓的提取,先采用非線性濾波消除噪聲的影響,通過