腦腫瘤圖像分割及三維重建方法研究.pdf

1、腦腫瘤是神經系統(tǒng)中常見的疾病之一，其性狀不論良性或惡性，均會壓迫腦部組織，對患者身體健康造成危害，甚至導致死亡。目前的治療方法通常是通過腦部CT或MRI圖像得到腫瘤特征并判斷是否手術，而腦部醫(yī)學圖像的模糊性與粘連性導致人工分割難以得到準確的結果。因此，腦腫瘤圖像分割方法的研究對于提高醫(yī)學診斷準確性，減少醫(yī)生工作量具有重要意義，但腫瘤的三維形象仍然依靠醫(yī)生的想象。三維重建技術能夠呈現(xiàn)腫瘤的形狀、大小等立體特征，為醫(yī)生提供更多的診斷依據。故

2、對腦腫瘤圖像的準確分割及三維重建方法的研究對于計算機輔助治療有著重要的應用價值和實際意義。
　　本文采用標記控制分水嶺優(yōu)化的C-V模型對腦腫瘤圖像進行分割，然后通過面繪制中的移動立方體(MC)算法對分割后的腫瘤序列圖像進行三維重建。論文的主要工作有以下幾點：
　　(1)為減少腦腫瘤CT/MRI圖像邊緣模糊對分割造成的不良影響，本文采用數(shù)學形態(tài)學方法對腦腫瘤CT/MRI圖像進行預處理，通過開閉運算結合的非線性形態(tài)學組合濾波達到

3、濾除噪聲同時盡可能保持腫瘤的邊緣特征的效果，加快分割速度，減少分割誤差。
　　(2)當腦腫瘤與周圍組織粘連難以分清時，單獨使用常用的分割方法分割出粘連部分較為困難，本文采用標記控制分水嶺優(yōu)化的C-V模型進行分割，將標記控制分水嶺的分割結果作為改進的C-V模型的初始輪廓進行曲線演化，分割出腫瘤與組織粘連的部分，該方法不僅解決了C-V模型對初始輪廓敏感的問題，同時在C-V模型的能量函數(shù)中加入懲罰項，避免了不斷重新初始化造成的耗時、計算