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三维CT图像肝脏自动分割方法研究

作　者: 黄成
导　师: 贾富仓
学　校:
专　业: 计算机应用技术
关键词: CT图像 肝脏 概率图谱 图像配准 图像分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 4次
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内容摘要


计算机断层成像τComputed Tomography, CTυ是肝病诊断与治疗中最常用的医学成像方式，对CT图像肝脏组织的分割，是肝脏病理研究，肝脏手术评估及手术计划的第一步，因此实现自动化的肝脏分割对于实际临床应用尤为重要但目前CT图像中肝脏分割存在几个难点：肝脏本身形变大，肝病变情况复杂，并且在CT图像中肝脏与邻近器官的灰度值非常接近，形成模糊边界近年来国内外都有大量研究者尝试不同的改进算法，以实现精确鲁棒的交互式半自动或自动肝脏分割，总体来看，交互式与半自动分割相对比较成熟，但自动分割方法的研究依然是个开放的问题基于图谱的分割方法具有适应性强，灵活度高的特点，比较适合用于肝脏自动分割应用在本文中，提出了可靠的CT图像肝脏自动定位的方法，并在此基础上，分别实现了三种基于图谱的肝脏自动分割方法首先，利用人体右肺与肝脏空间关系，通过在CT图像中定位右肺，从而检测肝脏的位置对于存在较大旋转角度的CT图像，利用肺部区域对称性，计算旋转角度并纠正旋转，消除旋转对分割的影响利用局部阈值以及距离信息，检测可能存在的肝脏病变组织，并对灰度进行调整然后选出一组包含了专家手工分割标准的CT图像作为图谱，将图谱通过多级B样条变换配准到待分割CT图像上，从而得到最终分割结果整个分割过程无需任何人工干预其次，提出了基于图谱Demons配准的分割法针对待分割CT图像的特点，在微分同胚理论基础上，对传统Demons算式进行修改并应用在CT肝脏分割上，获得了比基于图谱B样条配准更精确的结果最后，提出了基于概率图谱的分割算法利用训练数据的区域性先验信息，在传统基于图谱B样条配准的基础上，引入概率因子，对形变配准过程进行整体约束，在一定程度上，既允许图谱的自由形变从而获得精准分割结果，又防止了过分割，保证分割的稳定性实验结果表明，基于概率图谱的分割方法，无论在分割精度方面还是鲁棒性方面，都优于基于图谱的分割法，并且与其他的肝脏自动分割方法相比，整体精度和稳定性同样都具有一定优势，具有潜在的临床应用价值

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
图目录  9-11
表目录  11-12
1 绪论  12-20
  1.1 引言  12-13
  1.2 CT 图像肝脏分割概述  13-20
    1.2.1 CT 图像简介  13
    1.2.2 CT 图像特点及肝脏分割难点分析  13-16
    1.2.3 CT 图像肝脏分割评价标准简述  16-17
    1.2.4 本文研究内容及结构安排总  17-20
2 国内外研究现状  20-28
  2.1 国内外 CT 肝脏分割方法  20-25
    2.1.1 阈值法  20
    2.1.2 区域增长  20-21
    2.1.3 聚类法  21-22
    2.1.4 形变模型  22
    2.1.5 水平集  22-23
    2.1.6 图谱法  23-24
    2.1.7 图切割  24
    2.1.8 神经网络  24-25
  2.2 肝脏自动分割算法汇总  25-28
3 CT 图像预处理及感兴趣区域提取  28-36
  3.1 预处理  28-32
    3.1.1 灰度范围调整  28
    3.1.2 人体部分提取  28-29
    3.1.3 横断面旋转角度纠正  29-30
    3.1.4 感兴趣区域提取  30-31
    3.1.5 人体阈值滤波  31-32
  3.2 肝肿瘤检测  32-36
4 基于图谱 B 样条配准的 CT 肝脏自动分割  36-48
  4.1 引言  36-37
  4.2 基于图谱配准算法内容  37-41
    4.2.1 图像配准简介  37-40
    4.2.2 B 样条变换  40-41
    4.2.3 互信息测度  41
  4.3 算法实现  41-43
  4.4 实验结果  43-46
  4.5 本章小结  46-48
5 基于图谱 Demons 配准的 CT 肝脏自动分割  48-55
  5.1 引言  48-49
  5.2 Demons 配准算法  49-50
    5.2.1 Thirion’s Demons  49
    5.2.2 微分同胚 Demons  49-50
    5.2.3 原始 Demons 算法用于分割的不足  50
  5.3 增强边缘约束的 Demons 配准肝脏自动分割算法  50-51
  5.4 算法实现  51-52
  5.5 实验结果  52-53
  5.6 本章小结  53-55
6 基于概率图谱配准的 CT 肝脏自动分割  55-72
  6.1 引言  55-56
  6.2 概率图谱  56-60
    6.2.1 建立概率图谱  56-57
    6.2.2 引入概率图谱的肝肿瘤检测  57
    6.2.3 引入概率图谱的互信息计算  57-60
  6.3 算法实现  60-62
  6.4 实验结果  62-70
    6.4.1 概率图谱约束效果  62-63
    6.4.2 与基于图谱配准算法的比较  63-66
    6.4.3 与其他肝脏自动分割算法的比较  66-70
  6.5 本章小结  70-72
7 总结与展望  72-74
  7.1 本文工作总结  72
  7.2 未来工作展望  72-74
参考文献  74-78
附录  78-80
致谢  80

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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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