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《湖北大学》 2019年
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脑部磁共振图像自动分割方法的研讨与永利赌场

陈书海  
【摘要】:图像分割是图像分析和处理过程中最主要的一地,分割的结果直接影响图像分析的持续过程,如对象的表示和描述、特色测量以及图像分类等更高级别的职责。之所以,图像分割对于医学图像中感兴趣区域之叙说、特色和可视化来说都是最核心和最主要的进程。前不久,中医成像技术得到了长足提高,中医图像在治疗诊断和医疗过程中发挥的意图也越来越重要。中医图像分割作为医学图像永利赌场的基本功,在病理分析、医疗诊断、针灸引导、放射治疗等研究和推行领域有着广大的永利赌场和研讨价值。放射科医生对医学图像的手工分割不仅是一番烦琐而耗时的进程,而且分割结果受主观因素影响很难达到可观的要求。尤其在医学成像方式的不断增长和要求检查的中医图像数量难以控制的情况下,针线活分割就变得更加困难。之所以,研讨高效、准确的中医图像自动分割方法就变得尤为关键。在过去的几十年里,各族精度和复杂程度的划分技术得到了很大程度的腾飞和永利赌场。近日来又有恢宏之中医图像分割方法被提起,有的是新概念和新思想也把永利赌场于医学图像分割。出于医学影像设备和艺术之快速提高,中医图像种类也越来越多,正常影像包括计算机断层(CT)成像、磁共振(MR)成像、超声(US)成像、产业化X点摄影艺术等,如多排探测器CT在短短的十年之中已下最初4彩排探测器发展至目前的320彩排、512彩排和双源CT及能谱CT。MR成像也得以由不同之脉冲序列和弛豫时间产生多种模态的中医图像。之所以,研讨一种适于所有医学图像和全路解剖学部位通用的中医图像分割方法根本是不可能实现的。此时此刻的中医图像分割技术已经提高成为面向特定目标、一定图像模态、一定解剖组织的具有多样性的新鲜永利赌场科学体系。本文主要是根据MR图像的成像特点,暌违针对脑组织特性和脑肿瘤特性提出了两种电动分割方法。本文主要的研讨内容和贡献如下:(1)针对MR图像受成像机制影响不可避免地会引入噪声,风中医图像分割算法对噪声敏感的题材,谈起一种模糊隶属度加权的KFCM脑组织分割方法。MR图像受部分容积效应的影响,图像中某一像素值取决于相邻之团体或器官。混淆聚类将传统的“刚”划分转化为“软”划分,兴许某一像素同时以不同之隶属度隶属于多个团体和器官,之所以,相比较于其他艺术模糊聚类算法更适用MR图像分割。本文提出的模糊隶属度加权的KFCM脑组织分割方法就是以模糊聚类算法为基础,并在风KFCM书法基础上引入局部空间信息,定义了一部分隶属度函数,并结成传统IKFCM书法得到的大局隶属度函数构造加权隶属度函数,为每个像素计算隶属度值;进一步,构成邻域信息,利用迭代聚合方法为每个像素重新分配隶属度值。选择Simulated Brain Database多少集,对参加不同噪声的图像进行试验的结果表明,该方法在保证对噪声鲁棒的同时,能够加强分割精度。(2)出于脑肿瘤在蓝天和结构上存在着伟大的差异性且肿瘤图像通常存在边界模糊的题材,准确地划分和总分地剖析脑肿瘤仍然是一项具有现实性的职责。为了开发一种电动、准确的脑肿瘤分割方法,谈起了一种使用多模态MR图像的脑肿瘤自动分割方法。该方法有效地永利赌场了多模态的MR图像数据,富于考虑了不同模态图像对肿瘤和病变区域之显像特点。该方法主要有三个步骤,老大利用聚类算法和学术操作对自由水抑制像(FLAIR)中的异常组织水肿进行监测和预分割,并动用预分割结果初始化水平集函数。下一场使用基于边缘的档次集艺术即距离正则水平集演化(DRLSE)的点子来分割FLAIR中的病变区域,针对DRLSE主意对目标边缘模糊时不能很好的停止演化的题材,穿越结合区域信息引入Dif数来支配演化停止。末了使用FLAIR美方病变区域之划分结果来提取T1零度增强(T1c)像中的病变区域,日后再利用聚类算法、填充算法以及二值图像的学术运算来获取脑肿瘤分割区域。穿越实验验证,该方法在对肿瘤分割时能够达到很好的划分效果。
【学位授予单位】:湖北大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP391.41

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