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基于图割算法的心脏核磁共振图像分割

作　者: 王小杰
导　师: 马波
学　校: 北京理工大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 图割心脏核磁共振图像分割先验形状小波变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

核磁共振成像以其独有的优势成为心脏疾病临床诊断的重要辅助手段,而一次核磁共振检查将生成几百幅图像,这样的海量数据使得以计算机为辅助工具实现心脏核磁共振图像分割成为医学图像处理领域的一个重要课题。但是,由于心脏核磁共振图像的复杂性,很难实现精确的自动分割,因此目前大多数研究成果为用户参与控制、引导的交互式分割方法,无需用户干预的自动分割方法依然是当前的研究难点。本文针对基于图割算法的心脏核磁共振图像分割这一课题,提出了改进算法,主要包括以下几个方面:1)采用合适的预处理算法和边缘检测算子得到特征图像。分割算法代价函数部分主要考虑先验形状信息和图像灰度信息,因此选择合适的预处理算法,准确地得到图像边缘信息是非常有益的。本文采用各向异性非线性扩散滤波方法对图像进行预处理,再利用Canny边缘检测算子(为了与图像分割算法相适应,对Canny算子做了一些修改)准确得到图像边缘信息,并将得到的边缘图称为特征图像。2)得到特征图像后,采用引入先验形状的最小比率环分割算法对输入图像进行分割,并对所用的环检测算法进行优化,以降低算法时间复杂度。3)提出一种基于最小比率环算法的多分辨率分割方法,分别采用高斯金字塔和小波变换实现多分辨率分析,旨在减小图的规模,提高算法效率,并对两种多分辨率分析算法进行比较。与其他算法相比,本文所提出的算法能够实现心脏核磁共振图像的自动分割;该算法同样适用于形状匹配和视频跟踪;通过图像输入的方式引入先验形状,无需繁琐的训练过程;先验形状信息的引入使得算法不受边缘断裂、丢失的影响;同时算法无需进行大量参数的调试。实验结果证明该方法的有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-19
  1.1 课题背景及研究意义  9-10
  1.2 常用心脏核磁共振成像技术  10-12
  1.3 心脏左心室核磁共振图像分割概述  12-17
    1.3.1 基于形变模型的图像分割方法  12-14
    1.3.2 基于图论的分割方法  14-17
    1.3.3 心脏MR 图像分割难点  17
  1.4 论文研究内容与章节安排  17-19
第2章基于图论的图像分割算法  19-27
  2.1 图论分割方法原理  19-22
    2.1.1 图的基本概念  19-21
    2.1.2 图论分割方法的原理  21-22
    2.1.3 图论分割方法的特点  22
  2.2 图论分割方法的研究现状  22-23
  2.3 常用的基于图论的图像分割方法  23-25
  2.4 本章小结  25-27
第3章基于最小比率环算法的图像分割  27-41
  3.1 引言  27-28
  3.2 最小比率环算法  28-33
    3.2.1 算法框架  28-30
    3.2.2 负环查找算法及其证明  30-33
  3.3 引入先验形状的最小比率环分割算法  33-40
    3.3.1 算法概述  33-37
    3.3.2 顶点集、边集的构建  37
    3.3.3 代价函数的设计  37-40
  3.4 基于最小比率环分割方法的优势与缺陷  40
  3.5 本章小节  40-41
第4章基于最小比率环算法的心脏 MR 图像分割  41-61
  4.1 图像预处理  41-43
  4.2 图像边缘检测算子  43-44
  4.3 负环检测算法改进  44-45
  4.4 基于小波变换的多分辨率图像分割  45-54
    4.4.1 小波与多分辨率分析  45-52
    4.4.2 多分辨率图像分割算法流程  52-54
  4.5 实验结果  54-61
结论与展望  61-63
  结论  61
  未来展望  61-63
参考文献  63-67
致谢  67

基于图割算法的心脏核磁共振图像分割

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