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T1加权MR体数据脑提取研究与实现

作　者: 贾晓岚
导　师: 付宜利
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 医学图像分割 三维形变曲面模型 数学形态学
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 37次
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内容摘要


随着医学成像技术的飞速发展,科学家可以无创伤地,多方面地研究脑,脑的研究已经成为当今科学的前沿热点问题。绝大部分脑图像的研究和应用(如:脑的三维可视、疾病诊断等)都需要把脑从包含有头骨、头皮、眼球等其它组织的脑图像中提取出来,因此,脑提取是人脑研究的一个重点,是后续脑图像研究的基础。针对脑提取快速准确性的要求,本文采取两级自动提取策略,实现T1加权MR体数据的脑提取。脑的初级提取,主要根据图像的全局信息和脑的几何形状,参考已有医学图像分割算法,采用基于三维形变曲面模型的方法。首先依据脑解剖知识,影像学知识及T1加权MR图像脑组织在灰度直方图中的分布规律,应用灰度直方图的线性拉伸,提高组织之间的灰度对比度。然后依据人脑的几何形状,构建球状三角形网格表面完成三维形变曲面模型的初始化;在基于曲面半径的光滑力和基于图像灰度值的外力作用下,网格表面各点运动,实现三维形变曲面模型的变形。再次依据三角形自交叉原理测试终止三维形变曲面模型变形。最后采用区域增长方法,实现脑的提取。脑的二级提取,主要根据图像的局部信息,针对图像的单个体素,采用数学形态学方法;是对脑初级提取结果,再一次更精确的脑提取。考虑T1加权MR体数据特点,采用六邻域结构元素,通过体数据区域划分,对不同区域采取不同程度的腐蚀,实现了脑的更精确提取,同时也实现了数学形态学的三维应用。本文实现了脑的两级自动提取,并对算法和参数进行了评估优化。对7套T1加权MR体数据,脑提取实验,结果表明基于三维形变曲面模型方法完成了脑的精确提取,分割质量92%以上,数学形态学方法完成了脑的更精确提取,分割质量94%以上。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 课题背景与意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-14
  1.3 课题来源及研究内容  14-15
第2章 磁共振成像和医学图像分割方法  15-27
  2.1 磁共振成像  15-18
    2.1.1 磁共振成像原理  15
    2.1.2 磁共振成像特点  15-16
    2.1.3 T1 加权MR 体数据  16-18
  2.2 医学图像基础  18-20
    2.2.1 灰度直方图  18-19
    2.2.2 图像插值  19-20
  2.3 医学图像分割方法概述  20-26
    2.3.1 医学图像分割定义  21-22
    2.3.2 医学图像分割方法与分类  22-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章 基于三维形变曲面模型脑的初级提取  27-42
  3.1 三维形变曲面模型  27-29
    3.1.1 三维形变曲面模型概述  27-28
    3.1.2 三维形变模型的基本原理  28-29
  3.2 三维形变曲面模型的前期处理  29-32
    3.2.1 有效体数据提取  29-30
    3.2.2 参数的确定  30-32
  3.3 三维形变曲面模型的脑提取  32-39
    3.3.1 三维形变曲面模型的初始化  32-33
    3.3.2 三维形变曲面模型的变形  33-39
    3.3.3 三维形变曲面模型变形的终止  39
  3.4 三维形变曲面模型的后期处理  39-41
    3.4.1 区域生长方法概述  40
    3.4.2 区域生长的应用  40-41
  3.5 本章小结  41-42
第4章 数学形态学方法脑的二级提取  42-49
  4.1 数学形态学概述  42
  4.2 数学形态学基本运算  42-46
    4.2.1 图像腐蚀（Erosion）  42-43
    4.2.2 图像膨胀（Dilation）  43-45
    4.2.3 开运算（Open）与闭运算（Close）  45-46
  4.3 数学形态学方法脑提取  46-48
    4.3.1 结构元素的选取  47
    4.3.2 形态学运算  47-48
  4.4 本章小结  48-49
第5章 实验结果与评价分析  49-60
  5.1 图像分割算法评价  49-52
    5.1.1 图像分割算法评价概述  49-50
    5.1.2 基于精度依据的分割评价准则  50-52
  5.2 实验结果与分析  52-59
    5.2.1 实验对算法参数的优化  52-55
    5.2.2 脑提取实验结果与分析  55-59
  5.3 本章小结  59-60
结论  60-61
参考文献  61-65
致谢  65

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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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