基于非刚性配准和卷积神经网络的宫颈MR图像分割

发布时间：2021-06-28 09:47

　　肿瘤一直都是威胁人类生命健康的疾病,并且近年来肿瘤的发病率还在不断上升。放射治疗是治疗肿瘤的有效医疗手段,精确定位病灶区域是放射治疗的关键。宫颈磁共振（Magnetic Resonance,MR）图像是常用的医学图像,可以很好地显示出宫颈组织及其周边组织结构,在放射治疗中需要对宫颈MR图像进行图像分割来得到病灶区域。目前宫颈MR图像分割大都采用人工手动方式,工作量较大;且分割结果可重复性差。针对这个问题,本文采用了一种基于非刚性配准和卷积神经网络模型的方法对宫颈MR图像进行分割,并取得了一定的成果。本文的主要内容可以概括为以下两个方面:1.针对传统互信息度量方法忽略了图像灰度信息之间的空间特性,在面对像素灰度呈各向异性较高的情况时效果不理想的情况,本文使用自相似加权多特征互信息度量。首先,通过K最近邻的计算方法,构建了融合梯度信息和灰度信息的多维特征度量。然后,推导多维特征度量对于配准形变参数的梯度解析式,完成梯度下降法寻优,通过全局仿射变换结合局部B样条变换的整体配准框架完成图像的非刚性配准,最后得到宫颈MR图像的粗分割结果。2.针对医学图像的复杂性,传统分割算法处理的瓶颈问题,本文... 

【文章来源】：中南民族大学湖北省

【文章页数】：42 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

宫颈MR图像(a)宫颈与膀胱之间的边界难以区分;(b)宫颈形状不规则

实验流程图

联合特征空间图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3254088