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医学图像部分容积效应校正方法研究及其应用

作　者: 彭莹莹
导　师: 张煜
学　校: 南方医科大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 正电子成像磁共振成像部分容积效应逆扩散 Gibbs伪影血管分割 CV模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 19次
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内容摘要

部分容积效应是各种医学影像设备普遍存在的问题。在同一扫描层面中含有两种或两种以上不同密度的物质时,所测值是这些物质信号值的平均,不能反映其中任何一种物质的信号值。这种现象称为部分容积效应。正电子发射计算机断层显像是核医学领域中较先进的临床检查影像技术。与其他成像设备相比,具有灵敏度高、特异性高、全身显像、安全性好等优势。由于PET显像理论和探测技术上的限制,PET成像的部分容积效应较CT、MRI等其他显像设备更为突出。病灶上的每一点都会经点扩展函数扩展成一个分布,使图像中不应有放射性物质的地方出现显像,而应显像的地方变弱。部分容积效应不仅使病灶放射性浓度降低,并且使病灶尺寸扩大、边界模糊从而影响临床诊断。部分容积效应是影响PET图像质量及定量分析精度的主要因素。因此,对部分容积效应的校正问题是核医学亟需解决的一个难题。目前PET图像部分容积效应校正方法有：一是恢复系数校正法,该方法是部分容积效应校正最简单最常用的方法。恢复系数等于观察图像上所测得浓度与真实放射性浓度的比值,但恢复系数的取值受病灶大小以及感兴趣区域大小的影响,在临床上很难界定病灶的真实大小,因此该方法难以应用于临床。二是合并示踪剂动力学模型的方法,将部分容积效应合并到示踪剂的动力学模型中,用生理参数对部分容积效应进行估计。但该方法仅适用于可以使用示踪剂动力学模型分析的情况,三是基于MRI/CT等解剖成像的方法。基本原理是利用MRI或CT图像确定病灶的解剖结构大小,结合PET提供的病灶的功能和代谢等分子信息,设计算法恢复真实的放射性浓度。该方法主要用于研究PET脑图像,且要求有高分辨率的CT或MRI解剖图像与PET图像进行精确配准。四是基于图像理论的方法,利用数学最优化理论估计真实放射性浓度的大小,该类方法需先建立模型,计算较复杂且耗时长。磁共振成像是一种非侵入性的对人体内部结构成像的技术,是利用人体中水分子的原子核在磁场内共振所产生信号经重建成像的一种成像技术。与其他医学成像技术相比,具有无电离辐射损害、多序列多方向多参数成像、软组织结构显像清晰等优点,是医学临床和科研的一种十分重要的检测手段。在磁共振成像技术的发展过程中,各种伪影干扰着其成像质量。伪影包括金属伪影、化学位移伪影、运动伪影、截断伪影和部分容积效应伪影等等。其中,图像处理伪影中的部分容积效应伪影是本课题所研究的主要对象。由于伪影导致图像中出现了虚假信息,造成关键组织细节的模糊,影响MR成像质量,从而严重影响临床诊断的准确性。因此对其进行校正是十分必要的。MRI图像部分容积效应校正方法主要有三类：一是图像插值方法,包括经典的最近邻插值、双线性插值、双三次插值及一些改进的插值方法。但该类方法仅利用灰度级信息,未对部分容积过程作假定,得到的结果往往较模糊。二是非线性扩散方法,一般先采用插值方法进行处理,再通过控制扩散过程达到平滑同质区域同时锐化边缘的效果。该类方法效果较好但有可能产生额外的图像伪影。三是分类的方法,先建立图像直方图模型,采用像素间的空间信息来估计每个像素中的混合组织类型并对其进行分类。该类方法直方图建模的精确性对结果影响很大且需定义较多参数。各向异性扩散方法因其能同时平滑图像和保留边缘在图像处理中引起了广泛关注。各向异性逆扩散方法是在时间轴上逆向执行扩散方程,能实现在滤波的同时,增强图像边缘。逆扩散即灰度值从低灰度区域向高灰度区域扩散,使得高灰度区域更高、低灰度区域更低,达到锐化的作用。部分容积效应是使图像两种物质边界模糊的一种伪影,采用逆扩散方法的边缘增强特性可以得到解决。因此,从原理上逆扩散方法可以应用于部分容积效应的去除。本文分别对PET图像和MRI图像的部分容积效应的成因及其校正方法进行了深入的分析和研究,分别提出了校正方法,并进行了推广应用。主要包括：研究了正电子图像部分容积效应校正方法,本文采用基于MRI解剖图像的方法,使用高分辨率的MRI解剖图像进行病灶的精确解剖定位,结合PET提供病灶的功能与代谢等分子信息,设计算法恢复真实的放射性浓度达到校正效果。并对两组(年轻组和年老组)校正前、后PET图像数据进行统计分析,结果显示：校正前图像统计分析发现,相对年轻组,年老组脑血流在部分感兴趣区出现显著下降,而校正后图像统计分析未发现有显著下降,此结果表明脑血流量并不随年龄的增长而下降,符合当前共识。实验结果提示进行脑功能分析时,部分容积效应校正的必要性。研究了基于逆扩散的MRI图像部分容积效应的校正方法。从各向异性逆扩散方法可以同时达到平滑图像和增强边缘的作用出发,针对带部分容积效应伪影的MRI图像特点,研究一种基于逆扩散的后处理方法。该方法采用像素直接扩散方法,在二维图像上进行像素的扩散流动,设定流动限制代替扩散系数项控制图像不同区域的扩散速度,以保证结果的稳定性。避免了求解偏微分方程并克服逆扩散方程的不稳定性,实现了MRI图像部分容积效应的校正。同时针对MRI图像中的Gibbs环形伪影问题,应用上述逆扩散方法进行处理,有效去除了图像伪影并保留有价值的边缘细节,明显提高了图像质量。本文在逆扩散方法的基础上进一步开展了后续分割的工作。针对磁共振血管造影成像中因血管直径不同和造影剂厚度差异造成血管灰度分布不均匀,尤其是远端细小血管易混入周围组织的特性,采用逆扩散方法对血管图像进行增强处理,使MRA图像中远端微细血管信号得以提升,并从周围组织中区分出来,从而使分割结果更加精确。再使用简化的CV模型分割方法进行分割及血管提取。

全文目录

摘要  3-6
ABSTRACT  6-11
第一章绪论  11-16
  1.1 研究背景与意义  11-12
  1.2 研究现状  12-14
  1.3 本文的研究内容  14-15
  1.4 本文的组织结构  15-16
第二章基于MRI图像的PET图像部分容积效应校正  16-30
  2.1 引言  16-19
    2.1.1 PET原理及应用  16-17
    2.1.2 部分容积效应伪影  17-18
    2.1.3 统计参数图SPM  18-19
  2.2 基于MRI图像的PET部分容积效应校正  19-22
  2.3 算法实现  22-27
  2.4 结果分析  27-29
  2.5 本章小结  29-30
第三章基于逆扩散的MR图像部分容积效应校正  30-46
  3.1 引言  30-34
    3.1.1 MR部分容积效应伪影  30-31
    3.1.2 各向异性扩散  31-33
    3.1.3 各向异性逆扩散及数值解法  33-34
  3.2 基于逆扩散的MR部分容积效应校正  34-37
  3.3 实验结果与讨论  37-40
  3.4 MR图像Gibbs伪影消除  40-45
    3.4.1 Gibbs伪影  40-41
    3.4.2 实验结果  41-45
  3.5 本章小结  45-46
第四章基于逆扩散增强的MRA血管图像分割  46-55
  4.1 引言  46-51
    4.1.1 图像分割  46-47
    4.1.2 图像分割方法概述  47-48
    4.1.3 无边界活动轮廓CV模型  48-51
  4.2 基于逆扩散增强的MRA血管分割  51-53
    4.2.1 逆扩散增强  51-52
    4.2.2 改进CV模型图像分割  52-53
  4.3 实验结果与分析  53-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章总结和展望  55-57
  5.1 本文工作总结  55-56
  5.2 下一步工作展望  56-57
参考文献  57-62
硕士期间发表和完成的论文  62-63
致谢  63-65

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