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人脑磁共振图象分割研究

作　者: 许冠明
导　师: 柏毅
学　校: 东南大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 图象分割 联合直方图 区域生长法 线性种子扩散 AOS算法 非线性扩散滤波
分类号: R318
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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内容摘要


磁共振成像技术(MRI)是一种有效的研究人脑的非侵害性途径。由于其自身的优势,MRI被越来越多的应用于医学、神经科学、心理学、认知科学等方面的研究。MRI颅脑图象分割的目的是勾勒出脑组织解剖结构的轮廓,并将脑图中各体素标记为所属的组织。传统的灰度直方图是一维的,完全丢掉了空间信息。灰度与梯度的联合直方图隐含有局部邻域的空间信息,能够充分利用图象中的有用信息。在二维的联合直方图上勾画出与脑组织(主要是灰质与白质)的灰度与梯度一样的区域作为阈值化的基础,再用区域生长法去掉阈值化时引入的不属于脑组织的部分。线性种子扩散是指在图象中一感兴趣位置散入大量的种子,以线性扩散方程的解作为这些种子的扩散结果,根据最终种子的分布确定分割结果。通过隐式差分离散化和AOS算法求解此线性偏微分方程,对直接在MRI颅脑图象中分割脑组织做了尝试。传统的平滑方法在去除噪声的同时也会模糊边界,非线性扩散滤波的主旨是保持边界的空间位置不发生变化,并在所有尺度上区域内部的平滑要优于区域之间的平滑。利用隐式差分离散化和AOS算法对Weickert的多维CLMC非线性扩散模型求解,用二维图象证实了此模型的稳定性。用该模型对MRI颅脑图象进行平滑预处理,随后用区域生长法分割出白质。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-18
  1.1 课题背景  8
  1.2 图象分割  8-9
    1.2.1 定义  8-9
    1.2.2 分类  9
  1.3 图象预处理  9-10
  1.4 医学图象分割  10-16
    1.4.1 基于边缘的方法  11
    1.4.2 基于区域的方法  11-12
    1.4.3 基于形变模型的方法  12-13
    1.4.4 基于统计模式识别的方法  13-15
    1.4.5 基于人工神经网络的方法  15
    1.4.6 基于数字图谱的匹配分割  15-16
    1.4.7 其它理论与方法  16
  1.5 分割方法的评价  16-17
  1.6 主要工作  17-18
第二章 基于联合直方图阈值化的方法  18-23
  2.1 概述  18
  2.2 阈值化  18-20
    2.2.1 联合直方图  18
    2.2.2 选取与阈值化  18-20
  2.3 种子区域生长  20
  2.4 VTK的VR与MC流程  20-21
    2.4.1 VTK简介  20-21
    2.4.2 VR与MC流程  21
  2.5 结果与讨论  21-23
第三章 扩散理论及在图象处理中的应用  23-28
  3.1 物理基础  23
  3.2 扩散滤波的分类  23-24
    3.2.1 线性扩散滤波  23-24
    3.2.2 非线性扩散滤波  24
  3.3 线性扩散理论发展及应用  24-25
  3.4 非线性扩散理论发展及应用  25-28
    3.4.1 PM模型  25-26
    3.4.2 CLMC选择平滑模型  26
    3.4.3 ALM退化扩散模型  26-27
    3.4.4 其它成果  27-28
第四章 基于线性种子扩散的方法  28-38
  4.1 概述  28
  4.2 基于可编程图形硬件的线性种子扩散  28-31
    4.2.1 线性种子扩散方程  28
    4.2.2 显式离散化  28-29
    4.2.3 预处理  29
    4.2.4 软件实现  29
    4.2.5 尝试与问题讨论  29-31
  4.3 基于AOS的线性种子扩散  31-36
    4.3.1 一维情况的隐式差分离散化  31-32
    4.3.2 应用AOS算法  32-33
    4.3.3 追赶法  33-34
    4.3.4 完整的步骤  34-35
    4.3.5 在二维情况下的测试  35-36
    4.3.6 结果与讨论  36
  4.4 小结  36-38
第五章 基于CLMC非线性扩散滤波的方法  38-47
  5.1 概述  38
  5.2 CLMC非线性扩散滤波  38-44
    5.2.1 CLMC原模型  38
    5.2.2 Weickert的多维CLMC模型  38-39
    5.2.3 高斯平滑  39-40
    5.2.4 一维隐式离散化  40-41
    5.2.5 应用AOS算法  41-42
    5.2.6 完整的CLMC滤波流程  42-43
    5.2.7 在二维情况下的测试  43-44
  5.3 结果与讨论  44-47
第六章 总结与展望  47-49
  6.1 主要研究内容  47
  6.2 主要工作  47-48
    6.2.1 使用灰度与梯度联合直方图的阈值分割  47
    6.2.2 线性种子扩散  47
    6.2.3 CLMC非线性平滑滤波  47-48
    6.2.4 基于VTK的可视化方法  48
  6.3 后续工作  48-49
参考文献  49-54
致谢  54

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中图分类: > 医药、卫生 > 基础医学 > 医用一般科学 > 生物医学工程
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