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基于统计方法的核磁共振人脑图像的分割及三维数据的分析

作　者: 杨涛
导　师: 管一弘
学　校: 昆明理工大学
专　业: 物理电子学
关键词: 图像统计学分割 模糊的马尔可夫随机场 二维直方图 高斯曲线 海马组织 参数化模型 定量分析
分类号: R445.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着医疗诊断设备的不断进步,高分辨率核磁共振成像技术已成为目前医学诊断中非常有效的一种非入侵手段,在人体解剖结构的定量分析中占有越来越重要的地位。本文主要研究核磁共振脑部图像分析的两个核心问题：脑部各种组织的分割和对三维脑组织的形状描述及定量分析。脑组织分割是在对磁共振图像分析中非常关键的一个处理过程。对于核磁共振图像的分割,我们需要克服图像本身的模糊性来提高图像分割的精度,并较好的确定适当的分割阈值,基于此,本文提出来了一种基于模糊理论与马尔可夫场相结合的高斯曲线拟合多阈值分割方法。该算法将模糊集合和马尔可夫随机场结合起来刻画邻域势团能量,并用其表征图像邻域的先验特征,其中在模糊集合的定义上,本文对图像像素的隶属度函数进行了重新定义,使其不仅仅依赖于像素点本身的灰度特性,而且还考虑了各种组织类别的均值、方差及其邻域灰度特征,并在此基础上建立了模糊的马尔可夫随机场。随后利用贝叶斯方法得到后验概率的最简化的能量模型,同时,以最大后验概率(MAP)作为分割准则来决定每一个像素的归类以及它属于该类的隶属度,然后采用条件迭代算法来寻求MAP的解,并利用解中的模糊类的质心来更新类的中心值。为了确定合适的分割阈值,我们需要将不同聚类类别最大程度的区分开,于是本文进一步根据二维直方图上灰度聚类的分布特征推导出二维直方图在各组别内方差达到最小(不同类别峰谷区分最明显)时的投影,同时将模糊马尔可夫场聚类所求得的类中心及类方差作为高斯拟合的参数对投影进行高斯曲线拟合,并把相邻两峰区拟合曲线的交点作为两类别的最佳分割阈值(即两峰区的谷点),最后在二维直方图中找到这些阈值点所确定的直线,并把这些直线作为区分不同类别的界线,完成对图像的分割。实验结果显示,该方法在抗模糊和噪声的能力方面有很好效果,并在一定程度上克服了分割区域连通性差的问题,从而得到了良好的核磁共振分割结果。论文对脑部组织的三维形状问题也进行了初步研究,三维物体的表面参数化是形状分析中非常重要的研究表示方法之一,但是,传统的参数化方法只是在距离和角度方面保持了特征,没有将参数化后物体表面的对应关系考虑在内。因此,本文提出了一种基于形状特征的参数化方法,用于脑部海马体的香蕉形状的三维物体结构的统计形状分析。在此方法中,我们首先从核磁共振图像脑部的斜冠状面、矢状面和横切面的三个二维图像出发,手工提取海马体的形状特征,确定其二维边缘。第二步利用Mimics 10.01软件进行三维重建,并将海马体的三维表面映射到单位球面上,并根据海马体的二维边缘确定其表面的等纬度圈。第三步由一系列的等纬度圈的重心来获得三维海马体的中轴线。第四步对中轴线进行分析,并建立起中轴线坐标系和局部坐标系,同时利用局部坐标系为每一个等纬度圈确定一个起点,这些点共同形成了模型表面的经度起始线,并从它开始求取每条等纬度圈上的经度参数。最后,对参数化表面进行优化,提高参数精度。这一系列经纬线及其坐标就构成了表征海马体形状结构的参数化表面模型。结果显示,我们提出的这种表面模型基本上保证了不同个体的海马结构样本之间主要形状的对应关系。在疾病相关的海马体分析中,我们通过对海马体的体积计算和海马体表面与中轴线距离的测量,并使用t检验的统计量分别对患有阿尔茨海默氏痴呆症的海马体的标准化体积均值以及海马体表面节点到它们的中轴线的距离的均值相对于正常海马体的显著性水平p进行检验,可得到一些有意义的统计结论。

全文目录


摘要  3-5ABSTRACT  5-10第一章 绪论  10-19  1.1 引言  10-11  1.2 核磁共振成像技术  11-13    1.2.1 磁共振成像技术的基本原理  11-12    1.2.2 磁共振图像临床应用  12-13  1.3 脑部组织形状的定量分析研究现状  13-16    1.3.1 脑部组织形状定量分析研究的主要内容  13-14    1.3.2 脑部组织形状分析的常用方法  14-15    1.3.3 定量分析的主要脑组织结构  15-16  1.4 本文的主要创新点  16-18  1.5 本文的组织结构  18-19第二章 脑部核磁共振图像的分割  19-56  2.1 图像分割的基本原理  19-20  2.2 脑部MRI的特点  20-23    2.2.1 脑部组织物理属性的不一致性  20-21    2.2.2 脑部组织灰度不均匀性  21-22    2.2.3 随机噪声  22-23    2.2.4 组织伪影  23    2.2.5 图像数据量巨大  23  2.3 医学图像分割的常用方法  23-29    2.3.1 基于区域的分割方法  24-26    2.3.2 基于边界的分割  26-27    2.3.3 基于模糊理论的分割  27    2.3.4 基于数学形态学的分割  27-28    2.3.5 基于形变模型的分割  28    2.3.6 基于统计学的分割方法  28-29  2.4 本文在脑组织分割方面的主要工作  29-55    2.4.1 贝叶斯框架  29-31    2.4.2 吉布斯-马尔可夫场  31-34    2.4.3 模糊集合  34-37    2.4.4 模糊马尔可夫随机场  37-38    2.4.5 迭代条件模式(ICM)  38-39    2.4.6 二维直方图  39-41    2.4.7 二维直方图类内最小方差投影  41-46    2.4.8 高斯曲线拟合模型  46-48    2.4.9 基于模糊马尔可夫场与高斯拟合的多阈值分割方法  48-55  2.5 本章小结  55-56第三章 海马结构体的形状描述及初步定量分析  56-76  3.1 形状分析基础  56-57  3.2 二维图像中物体的形状表征  57-58  3.3 三维图像的形状表征  58-60  3.4 参数化表面模型  60-70    3.4.1 海马结构的二维提取  60-63    3.4.2 海马结构的三维重建  63    3.4.3 海马体的空间对应关系  63-64    3.4.4 基于形状特征的参数化方法  64-70  3.5 海马结构的统计学定量分析  70-75    3.5.1 实验数据  70    3.5.2 海马结构体积的定量分析  70-72    3.5.3 海马体的统计形状定量分析  72-75  3.6 本章小结  75-76第四章 总结及展望  76-79  4.1 全文总结  76-77    4.1.1 脑部组织分割方面的工作总结  76    4.1.2 海马体统计分析方面的工作总结  76-77  4.2 今后的工作展望  77-79致谢  79-80参考文献  80-85附录 攻读硕士学位期间发表论文目录  85

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中图分类: > 医药、卫生 > 临床医学 > 诊断学 > 影像诊断学 > 核磁共振成像
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