基于多图谱的人脑MR图像的分析与可视化

发布时间：2017-10-14 12:01

  本文关键词：基于多图谱的人脑MR图像的分析与可视化

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【摘要】：人的大脑是高度发达的器官,是支配和调节人的一切生理活动,包括思维、意识等高级活动的中枢。人的大脑内部有众多结构,研究这些结构可为医生在临床诊断上提供重要的指导意义,国内外也都十分重视脑科学的研究。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)以其非损伤性、非介入性、对软组织的对比度较高等特点,在临床医学上起着越来越重要的作用。本文围绕人脑MR图像,使用多图谱配准的方法研究了三个方面的内容:人脑是非常复杂的软组织,个体差异性较大,加上核磁共振技术带来的磁场强度不均匀性、随机噪声、脑脊液搏动等因素的影响,使得脑部MR图像的分割变得尤为困难。基于图谱配准的分割方法利用了图像的先验知识,将已分割的模板图像配准到待分割的目标图像上,寻求模板图像和目标图像之间的变换参数,利用变换参数将感兴趣的结构映射到目标图像上,从而实现了目标图像的分割。有时单个图谱和目标差异性较大,很难得到理想的分割结果,本文使用多个图谱和目标图像配准,然后对每个分割结果进行融合,得到最终的分割结果。多图谱配准方法的关键在融合策略的选择上,本文提出了一种新的图谱融合方法,该方法将图谱和目标图像在感兴趣区域的相似性度作为图像融合的权重,实验证实了该方法的有效性。基于多图谱配准的脑部结构分割方法属于二分判断,在边界曲面上很容易出错,这样分割出来的结果就不一定精确。体绘制技术可以模糊显示结构的边界曲面。传递函数的设计一直都是体绘制技术中的难点。对于含有人脑这种复杂器官的MR图像,设计合理的传递函数进行分类尤为困难。基于多图谱配准原理,本文针对人脑MR图像提出了一种新的设计传递函数的方法,将多图谱配准融合后的概率值作为设计传递函数阻光度的依据。本文后又使用模糊C均值算法来改进基于多图谱配准设计的传递函数,实验证明本文提出的方法可以有效地分类出人脑中感兴趣的结构。在临床诊断中,判断脑部是否存在病变区域以及进一步确定病灶区域归属的脑部结构能为医生诊断和治疗提供更有用的信息。本文使用图谱配准的方法分析多图谱和目标图像在感兴趣区域的纹理特征差异,判断脑部区域存在病变的可能性。在确定脑部病灶区域归属脑部结构上,本文使用图谱配准的方法将人工圈定的病灶区域映射到模板图像上,根据模板图像上的标号和脑部结构的对应关系确定病灶区域所属的脑部结构。本文后研究了ASL(Arterial Spin Labeling)和ECT(Emission Computed Tomography)两种模态图像的配准和融合技术,这两种图像的融合图像有助于临床上诊断局部脑血流量,从而为诊断缺血性血管病提供了良好的依据。
【关键词】：人脑MRI 多图谱 图像分割 传递函数 临床诊断
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R445.2;TP391.41
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 课题的研究背景及意义13-14
• 1.2 人脑图谱技术和图像配准的研究14-18
• 1.2.1 人脑数字图谱简介14-16
• 1.2.2 医学图像配准研究16-18
• 1.3 本文完成的主要工作18-20
• 1.4 论文的章节安排20-22
• 第二章 基于多图谱的感兴趣人脑结构的分割22-42
• 2.1 引言22-23
• 2.2 脑部MR图像分割算法研究现状23-24
• 2.3 单图谱人脑结构分割算法流程24-32
• 2.3.1 颅骨剔除24-25
• 2.3.2 图像的全局配准25-27
• 2.3.3 图像灰度预处理27-29
• 2.3.4 基于对称Demons算法的局部配准29-31
• 2.3.5 整体算法流程图31-32
• 2.4 多图谱融合算法32-35
• 2.4.1 STAPLE融合算法33-34
• 2.4.2 一种新的图谱加权融合算法34-35
• 2.5 实验数据和结果讨论35-41
• 2.5.1 实验数据35-36
• 2.5.2 实验结果与讨论36-41
• 2.6 本章小结41-42
• 第三章 基于多图谱人脑结构体绘制传递函数的设计42-57
• 3.1 引言42-43
• 3.2 体绘制算法及传递函数技术研究现状43-46
• 3.2.1 体绘制算法研究43-45
• 3.2.2 传递函数算法的研究45-46
• 3.3 基于多图谱人脑结构传递函数的设计46-48
• 3.4 基于模糊C均值传递函数的改进48-52
• 3.4.1 模糊C均值聚类算法48-50
• 3.4.2 基于模糊C均值的多图谱传递函数设计50-52
• 3.5 实验结果和讨论52-56
• 3.5.1 基于多图谱人脑结构传递函数设计的实验结果52-54
• 3.5.2 模糊C均值算法的改进实验结果54-56
• 3.6 本章小结56-57
• 第四章 多图谱在临床诊断上的应用57-75
• 4.1 引言57-58
• 4.2 基于多图谱的脑部病灶区域检测58-61
• 4.2.1 灰度共生矩阵58-59
• 4.2.2 灰度共生矩阵的特征参数59-60
• 4.2.3 基于多图谱的脑部病灶区域纹理特征对比60-61
• 4.3 基于多图谱的脑部病灶区域所属结构的定位61-66
• 4.3.1 三次样条插值算法61-63
• 4.3.2 三维断层插值63-66
• 4.3.3 基于多图谱病灶区域所属结构的确定66
• 4.4 多模态脑部图像在临床诊断上的应用66-71
• 4.4.1 ASL和ECT图像简介67-68
• 4.4.2 多模态图像的互信息配准68-70
• 4.4.3 多模态图像的融合70-71
• 4.5 实验结果和讨论71-74
• 4.5.1 脑部病灶区域检测实验结果71-73
• 4.5.2 脑部病灶区域归属结构实验结果73
• 4.5.3 ASL和ECT图像配准融合实验结果73-74
• 4.6 本章小结74-75
• 第五章 总结与展望75-77
• 5.1 论文工作总结75-76
• 5.2 展望76-77
• 参考文献77-81
• 致谢81-82
• 攻读学位期间发表的学术论文82

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 王荣福;李险峰;王强;;SPECT/CT的最新应用进展[J];CT理论与应用研究;2012年03期

2 尹学松,张谦,吴国华,潘志庚;四种体绘制算法的分析与评价[J];计算机工程与应用;2004年16期

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本文编号：1030909