基于MRI的体成分分析算法研究

发布时间：2017-12-08 23:26

  本文关键词：基于MRI的体成分分析算法研究

  更多相关文章： 体成分分析 水脂分离 Dixon三点式 自动分割

【摘要】：MRI(Magnetic ResonanceImaging,MRI)是公认的先进大型成像设备之一。磁共振影像解析度很高,具有不同角度、不同方向的成像能力,大大提升了医生对于病灶的诊断准确率。体成分分析的意义在于探测发现人体体成分组成是否有缺失或过量,从而影响人的身体健康。随着MRI技术的发展,将体成分分析与MRI技术相结合的应用手段受到了越来越多的关注。本研究的主要目的是将基于MRI的Dixon水、脂分离方法和脂肪分割方法与体成分分析相结合,并将其应用到了脑部、肩部、膝盖等部位的研究中。进行体成分分析定性判断与定量计算的算法研究。本文以大量的国内外文献为理论基础,调研了 MR1成像原理及临床应用,介绍了多种体成分分析的方法及图像分割技术以及它们的研究现状和实际应用。对Dixon水、脂分离方法和脂肪分割方法做了重点研究。研究了使用Dixon水、脂分离方法进行体成分分析定性判断的可行性。使用三点式Dixon水、脂分离方法对脑部图像进行处理,并与两点式方法进行对比。探索了使用基于T1加权图像的脂肪分割方法来进行体成成分析定性判断。其中使用了自动和手动两种分割方法。分别用两种方法处理了肩部与膝盖部的图像。通过两组对比实验分别验证了自动和手动分割方法在体成分分析定性判断应用中的适用范围。对于脑部数据进行了脂肪分布的3D图像绘制。探究了基于图像的体成分分析的定量计算并提出了统计方法。对于使用了不同处理方法的图像,脂肪定量计算的方法也略有不同的。对于二值图像就直接使用像素点统计并计算体积。对于灰度图像,可以利用图像的灰度值进行加权统计。研究结果主要包括:通过实验验证了 Dixon水、脂分离方法和基于T1加权图像的脂肪分割方法在体成分分析定性判断应用中可以将水与脂肪进行较准确的分离,进而确定脂肪图像。还通过对比实验验证三点式Dixon方法要比两点式Dixon方法有更好的消除相位误差的能力。体成分分析定量计算的结果为:头部脂肪(脂类)的体积约占脑部体积的14.93%。肩膀图像的脂肪(脂类)体积约占肩部体积的55.88%。膝盖图像的脂肪(脂类)体积约占膝盖体积的60.64%。结果表明,Dixon水、脂分离方法和基于T,加权图像的脂肪分割方法可以很好的完成体成分分析的定性判断。提出的定量计算的方法也可以较准确的计算出脂肪的体积。该系列方法可以在体成分分析应用中起到一定的作用。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R445.2;TP391.41

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本文编号：1268268