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基于graph-cuts的脑组织自动提取方法

作 者: 张伟瑞
导 师: 江少锋
学 校: 南昌航空大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 脑组织提取 graph-cuts BET改进方法 活动轮廓邻域模型 全局最优
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 13次
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内容摘要


现如今,随着科技的发展,经济的增长,医疗水平也不断提高,出现了各式各样的医学影像检查设备,用于测量和显示人体内器官的形态结构,并通过提取医学影像中的重要医学信息来辅助医生做出诊断,分析人体健康状况。而大脑作为人体核心器官,其不同成像设备所得影像之间的配准问题显得尤为重要。配准的一项重要预处理过程就是脑组织提取,在这种情况下,开发一种快速、稳定的脑组织自动提取方法符合实际的需求。而近年来,由于graph-cuts优化速度快,可扩展性好,广泛应用于图像分割领域。因此本文提出一种基于graph-cuts的脑组织自动提取方法,主要适用于T1磁共振加权图像。虽然graph-cuts作为一种基于图的优化方法,具有全局最优性,但因脑部MR图像存在特殊性,各组织之间灰度差异不大,且分布不均匀,传统graph-cuts方法又对初始参数的设置较为敏感,也容易产生边界泄漏和局部收敛问题。故本文在传统graph-cuts基础上加以改进,提出了一种新的图权重值分配以及边缘权重设置方法,提高了脑组织的提取精度。为了保证脑组织提取的稳定性,本文采用了活动轮廓邻域模型(Active ContourNeighborhood Model),由改进BET(Brain Extraction Tool)方法演化得到粗略的脑组织边界,并通过形态学膨胀处理后获得初始CN(Contour Neighborhood),最后在该CN内采用改进的graph-cuts方法进行不断迭代更新轮廓线以及ACN(ActiveContour Neighborhood),直至得到精确脑组织边界。改进BET方法快速且半全局收敛,由此得到的初始ACN已经很贴合脑组织边缘,活动轮廓邻域模型又是不断迭代更新的,具有一定的自适应性。另外对于三维MR图像序列,本文采取的是逐层处理二维切片的方式。由于大脑表面的连续性,本文将中间切片的BET提取结果作为该片的初始轮廓,其余切片的初始轮廓则是在邻近片的基础上变化得到的。这样的初始化方法使得各二维切片的初始ACN更准确,减少了后续脑组织提取工作的失误。同时由于BET方法仅需在中间片执行一次,也节省了运算时间。实验方面,本文所用到的MRI数据均来自于国际脑分割数据库IBSR(InternetBrain Segmentation Repository),这是由哈佛医学院的形态学分析中心开发,专供科研人员对脑组织提取算法做评估的实验数据集。利用IBSR数据集提供的38组公共序列样本及其对应的手动分割标准,将本文方法得到的分割结果与标准分割结果进行对比,计算脑组织分割的相关评价参数。在多个评价参数上,都比现有脑组织自动提取方法的效果好,说明本文提出方法是可行的。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-8
目录  8-10
第一章 绪论  10-16
  1.1 课题的研究背景及意义  10
  1.2 脑组织提取的研究现状  10-13
    1.2.1 基于区域的提取方法  11
    1.2.2 基于边界的提取方法  11-12
    1.2.3 混合提取方法  12-13
    1.2.4 基于 graph-cuts 的混合提取方法  13
  1.3 研究方法及实验设计  13-14
  1.4 本文组织结构安排  14-16
第二章 BET 及其改进算法的原理  16-23
  2.1 引言  16
  2.2 BET 算法的原理介绍  16-20
    2.2.1 图像基本参数的估计  17-18
    2.2.2 表面模型和初始化  18
    2.2.3 轮廓演化过程  18-20
  2.3 改进 BET 算法  20-22
    2.3.1 对轮廓演化选择力 u3 的改进  20-21
    2.3.2 对轮廓平滑力 u2 的简化  21
    2.3.3 搜索路径的增加  21-22
  2.4 本章小结  22-23
第三章 图割理论的发展及其在脑组织提取中的应用  23-32
  3.1 引言  23
  3.2 图理论  23-25
    3.2.1 图的定义  23-24
    3.2.2 s-t 割  24-25
  3.3 图割的基础知识  25-26
    3.3.1 能量函数的构建  25
    3.3.2 网络与流的概念  25-26
    3.3.3 最大流/最小割  26
  3.4 图割在图像分割中的应用  26-30
    3.4.1 能量函数  27-28
    3.4.2 网络图的构建  28-29
    3.4.3 图的权重值分配  29-30
  3.5 GCUT 方法  30-31
  3.6 本章小结  31-32
第四章 基于 graph-cuts 和活动邻域模型的脑组织自动提取方法  32-41
  4.1 引言  32
  4.2 活动邻域模型(ACNM)的描述  32-36
    4.2.1 ACNM 处理二维 MRI 图像  33-34
    4.2.2 三维脑 MR 图像初始化方法  34-36
  4.3 对 graph-cuts 方法的改进  36-40
    4.3.1 对边缘权重分配图的改进  36-37
    4.3.2 模糊 C 均值聚类算法  37-38
    4.3.3 对图边缘权重值的改进  38-40
  4.4 本章小结  40-41
第五章 实验结果与分析  41-54
  5.1 引言  41
  5.2 实验数据库  41-42
  5.3 实验设施与平台说明  42
  5.4 评价参数介绍  42-44
  5.5 实验结果分析  44-53
    5.5.1 验证本文创新点的有效性  44-46
    5.5.2 对几种脑组织提取方案的定性分析  46-49
    5.5.3 评价系数对比  49-53
  5.6 本章小结  53-54
第六章 结论及展望  54-56
  6.1 本文结论  54-55
  6.2 展望  55-56
参考文献  56-60
硕士期间发表论文情况  60-61
致谢  61-62

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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