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基于活动轮廓模型的医学图像分割关键技术研究

作　者: 孟琭
导　师: 赵宏
学　校: 东北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 活动轮廓模型医学图像分割 Snake模型 LW-Snake模型水平集肺实质分割脑组织分割
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

医学成像技术的发展,大大促进了以数字图像处理为基础的计算机辅助诊断领域的发展。医学图像分割是对图像中感兴趣区域进行划分的过程,是计算机辅助诊断系统进一步处理、分析医学图像的基础,包括特征提取、三维重建、疾病检测、定量分析等。近年来,活动轮廓模型凭借其多样的形式、灵活的结构以及优越的性能,在医学图像分割领域受到了越来越广泛的研究和应用。本文对活动轮廓模型在医学图像分割中的应用进行了较为深入的研究,主要的研究内容及其创新点包括：(1)针对传统肺实质分割算法对病变肺部CT图像分割效果不理想的问题,本文提出一种以生理解剖学知识为基础并基于改进的Snake模型的肺实质分割算法,该算法以肋骨边缘为初始轮廓,利用基于Snake模型的轮廓曲线在演化过程中连续不间断以及对凹陷区域不敏感的特点,并在Snake模型能量函数中增加能体现肋骨位置的变量,从而使得肋骨对轮廓曲线产生吸引,实现对病变肺部CT图像的肺实质分割。该算法克服了病变造成的肺部CT图像的离散、断裂、凹陷等情况。(2)针对肺部序列CT图像的肺实质分割问题,本文提出一种交互式的肺实质分割算法,即LW-Snake模型。该模型充分利用序列CT图像相邻层中肺实质轮廓变化平滑的特点,结合且改进了Live-Wire模型、Snake模型以及轮廓插值方法,并辅以操作人员的专业知识。首先在序列CT图像中手动的选取肺实质的关键层,然后通过Live-Wire模型交互式地勾勒其轮廓,再进行轮廓插值得到其他层肺实质的初始轮廓,最后通过Snake模型演化得到所有层的肺实质准确分割结果,并加以手工修正。该算法既解决了手动分割序列医学图像工作量大、耗时长、不可重现的缺点,又解决了自动分割准确率不高的缺点。(3)针对脑部扩散张量图像的脑白质纤维束分割问题,本文提出一种基于Riemannian流形的脑白质纤维束分割算法。首先通过扩散张量图像为每个体素构造一个3×3的对称、正定、协变张量,并由此生成张量场,用以描述脑白质的性质；然后将该张量场看做一个Riemannian流形,并引入Navier-Stoke方程来表达扩散张量场中流体的运动,从而将脑白质中任意两点间的纤维束分割问题转化为计算Riemannian流形中两点间最小距离的问题；最后通过测地线表示该Riemannian流形中两点间距离,并基于Level-Set计算测地线,作为脑白质中两点间的纤维束。与传统脑白质纤维束分割算法相比,该算法在准确性、鲁棒性方面均有明显提高。(4)针对脑脊液、脑白质、脑灰质的分割,本文摒弃了基于常规MR图像分割脑脊液、脑白质、脑灰质的传统思路,提出基于扩散张量图像各个特征参数的图像分量分割方法。首先,计算扩散张量图像的各向异性参数和扩散参数,并得到各个参数下的脑部图像；然后,通过EM (Expectation maximization)模型求得各个各向异性参数图像的脑白质和非脑白质区域,以及各个扩散参数图像的脑脊液和非脑脊液区域；最后,通过改进的STAPLE (Simultaneous Truth and Performance Level Estimation)模型融合各个参数图像分割结果,得到脑组织分割结果。该方法最大的特点是,先分别分割各个分量图像再合成最终分割结果,与传统脑组织分割算法相比,敏感性、特异性均有明显提高。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-10
目录  10-13
第1章绪论  13-26
  1.1 引言  13-14
  1.2 研究现状  14-22
    1.2.1 医学图像分割  15-17
    1.2.2 活动轮廓模型  17-22
      1.2.2.1 参数活动轮廓模型  18-20
      1.2.2.2 几何活动轮廓模型  20-22
  1.3 课题背景和研究意义  22-24
    1.3.1 课题背景  22-23
    1.3.2 研究意义  23-24
  1.4 本文主要研究内容和章节安排  24-26
第2章医学图像分割技术  26-53
  2.1 数据驱动的医学图像分割  26-36
    2.1.1 基于边缘检测的分割  26-27
    2.1.2 基于区域的分割  27-35
      2.1.2.1 阈值法  28-30
      2.1.2.2 统计法  30-31
      2.1.2.3 区域增长法  31-32
      2.1.2.4 聚类法  32-35
      2.1.2.5 图论法  35
    2.1.3 边缘与区域相结合的分割  35-36
  2.2 模型驱动的医学图像分割  36-50
    2.2.1 参数活动轮廓模型  37-40
      2.2.1.1 Snake模型  37-39
      2.2.1.2 Balloons模型  39
      2.2.1.3 GVF模型  39-40
    2.2.2 几何活动轮廓模型  40-50
      2.2.2.1 曲线演化理论  40-42
      2.2.2.2 水平集方法  42-45
      2.2.2.3 测地线活动轮廓模型  45-48
      2.2.2.4 Chan-Vese模型  48-50
  2.3 医学图像分割的性能评估  50-51
    2.3.1 专家手绘  50
    2.3.2 体模验证  50-51
  2.4 医学图像分割中亟待解决的问题  51-52
  2.5 本章小结  52-53
第3章基于参数活动轮廓模型的肺部图像分割方法研究  53-76
  3.1 针对病变肺部图像对Snake模型的改进  53-55
  3.2 基于改进的Snake模型的医学图像分割  55-63
    3.2.1 算法流程  55-58
    3.2.2 实验结果与讨论  58-63
  3.3 肺结节检测  63-65
  3.4 一种新的LW-Snake模型  65-69
  3.5 基于LW-Snake模型的序列图像肺实质分割  69-71
  3.6 肺功能评估  71-75
  3.7 本章小结  75-76
第4章基于几何活动轮廓模型的脑部图像分割方法研究  76-102
  4.1 扩散张量图像  76-78
  4.2 脑白质纤维束分割  78-90
    4.2.1 Riemannian流形  80-82
    4.2.2 一种新的几何活动轮廓模型  82-85
    4.2.3 数值实现  85-86
    4.2.4 实验结果与讨论  86-90
  4.3 脑脊液、脑白质、脑灰质分割  90-101
    4.3.1 EM模型  91-93
    4.3.2 改进的STAPLE模型  93-95
    4.3.3 算法流程  95-98
    4.3.4 实验结果与讨论  98-101
  4.4 本章小结  101-102
第5章医学图像分割在计算机辅助诊断系统中的验证  102-117
  5.1 计算机辅助诊断系统  102-108
    5.1.1 MSL系统  102-106
    5.1.2 CADAP系统  106-108
  5.2 医学图像分割算法验证  108-116
    5.2.1 脑白质纤维束分割在MSL系统中的验证  108-111
    5.2.2 脑组织分割在MSL系统中的验证  111-114
    5.2.3 肺实质分割在CADAP系统中的验证  114-116
  5.3 本章小结  116-117
第6章结论与展望  117-120
  6.1 论文总结  117-118
  6.2 研究展望  118-120
参考文献  120-131
致谢  131-132
攻读博士学位期间所发表的学术论文  132-134
攻读博士学位期间参与的科研项目  134-135
作者简历  135

基于活动轮廓模型的医学图像分割关键技术研究

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