医学影像的四维重建和分割中的关键技术研究
发布时间:2021-11-20 07:47
医学成像和医学影像分析极大地推动了临床诊断的进步。随着数字医学影像的普及以及计算机计算能力的提升,4D(4 Dimensional)医学成像,也就是动态3D(3 Dimensional)成像,开始在该领域内发挥重要作用,其对于量化器官位移,观察体内器官运动以及评估器官的机械功能至关重要。动态成像是疾病治疗前后的器官功能分析,放射治疗期间病灶的动态跟踪和实施4D放射治疗的基础。在4D医学影像中精准地分割器官和病灶,可以最小化正常组织的损伤,最大化对目标的辐射剂量,尤其是在保护与目标相邻的关键结构中发挥作用。完整的4D医学影像重建和分析一般分为五个过程:1.动态医学图像数据的获取;2.4D医学影像的重建;3.4D医学影像中感兴趣的目标分割;4.感兴趣目标的指标量化;5.基于量化指标的分析。本文针对4D医学成像从成像到分析的全过程,从前至后对4D医学影像重建中需要的门控信息采集、4D医学影像分析中需要的分割技术等关键性问题深入研究,并在实际的临床应用中检验了研究成果。本文的主要研究内容和创新工作如下:1.现有的基于回溯性采集切片的胸部MRI(Magnetic Resonance Imagin...
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:127 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
第 2 章 基于光流法的胸部医学影像中的呼吸节点标注算法胸部,稳定脊柱弯曲度,并可以通过定期门诊来伸长,保证与同步。在 VEPTR 手术中,可膨胀的钛肋骨植入儿童的背部和脊柱和肋骨上。在初始手术放置 VEPTR 后,患者将定期接受患者发育的进度,安排每年两次的额外手术,以扩展假体适应。
但是,构成动态胸腔时空采样的这些图像并不包含任何呼吸据这些数据,基于图的最优路径技术[33],可以构建表示一个呼腔最优化 4D 图像,通常由~300 个时空切片组成。该方法是纯需要基于呼吸信号或使用任何外部器械进行排序,在 TIS 的研效[91-91]。方法中的一个关键处理步骤是在与每个矢状面位置相关联切片注呼气结束点 EE 和吸气结束点 EI。该步骤通常是手动执行的查每个时间序列中的切片,观察隔膜移动的方式,并按照隔膜位置的顺序标注切片(分别对应 EE 切片和 EI 切片)。以这种所有 ~3000 个切片,该步骤是非常耗时的(通常每个患者数据。本文提出一种显著提高该步骤自动化水平的方法,使整个 高度自动化,并且具有临床上的可行性。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于聚类分析的医学图像分割综述[J]. 何瀚志,朱红,王竞. 中国科技信息. 2017(15)
[2]肝癌术后复发影像学早期诊断及其评价[J]. 贾户亮,钦伦秀. 中国实用外科杂志. 2012(10)
[3]活动轮廓模型在医学图像分割中的应用及发展[J]. 王建华,姜红. 现代计算机(专业版). 2011(Z1)
[4]基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割[J]. 黄展鹏,易法令,周苏娟,鲍苏苏. 计算机应用研究. 2010(11)
[5]小肝癌的影像学诊断进展[J]. 钱林学,刘玉江,丁惠国. 世界华人消化杂志. 2010(05)
[6]医学图像分割方法综述[J]. 林瑶,田捷. 模式识别与人工智能. 2002(02)
[7]医学影像存档与通讯系统的开发与初步应用[J]. 魏宝杰,翟仁友,王亚杰. 中华放射学杂志. 1999(12)
本文编号:3506883
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:127 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
第 2 章 基于光流法的胸部医学影像中的呼吸节点标注算法胸部,稳定脊柱弯曲度,并可以通过定期门诊来伸长,保证与同步。在 VEPTR 手术中,可膨胀的钛肋骨植入儿童的背部和脊柱和肋骨上。在初始手术放置 VEPTR 后,患者将定期接受患者发育的进度,安排每年两次的额外手术,以扩展假体适应。
但是,构成动态胸腔时空采样的这些图像并不包含任何呼吸据这些数据,基于图的最优路径技术[33],可以构建表示一个呼腔最优化 4D 图像,通常由~300 个时空切片组成。该方法是纯需要基于呼吸信号或使用任何外部器械进行排序,在 TIS 的研效[91-91]。方法中的一个关键处理步骤是在与每个矢状面位置相关联切片注呼气结束点 EE 和吸气结束点 EI。该步骤通常是手动执行的查每个时间序列中的切片,观察隔膜移动的方式,并按照隔膜位置的顺序标注切片(分别对应 EE 切片和 EI 切片)。以这种所有 ~3000 个切片,该步骤是非常耗时的(通常每个患者数据。本文提出一种显著提高该步骤自动化水平的方法,使整个 高度自动化,并且具有临床上的可行性。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于聚类分析的医学图像分割综述[J]. 何瀚志,朱红,王竞. 中国科技信息. 2017(15)
[2]肝癌术后复发影像学早期诊断及其评价[J]. 贾户亮,钦伦秀. 中国实用外科杂志. 2012(10)
[3]活动轮廓模型在医学图像分割中的应用及发展[J]. 王建华,姜红. 现代计算机(专业版). 2011(Z1)
[4]基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割[J]. 黄展鹏,易法令,周苏娟,鲍苏苏. 计算机应用研究. 2010(11)
[5]小肝癌的影像学诊断进展[J]. 钱林学,刘玉江,丁惠国. 世界华人消化杂志. 2010(05)
[6]医学图像分割方法综述[J]. 林瑶,田捷. 模式识别与人工智能. 2002(02)
[7]医学影像存档与通讯系统的开发与初步应用[J]. 魏宝杰,翟仁友,王亚杰. 中华放射学杂志. 1999(12)
本文编号:3506883
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3506883.html
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