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《大连理工大学》 2016年
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基于多图谱配准的医学图像分割

陈婷  
【摘要】:医学图像分割,在临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域有着广泛的应用。相比于耗时费力的手动分割和半自动分割,自动分割算法的研究具有重要的研究意义与使用价值。在众多自动分割算法中,基于图谱的分割算法具有突出的表现,因此是近年来的研究热点。基于图谱的分割分为基于单图谱的分割和基于多图谱的分割,前者侧重于研究脑部各结构或区域之间的关系,后者主要用于进行体积测量和形态学研究,后者的分割精度高于前者。本文主要研究基于多图谱的分割算法对脑磁共振图像的分割。图谱(Atlas)定义为灰度图像和其对应的手动分割图像。基于多图谱的分割一般是以待分割灰度图像为参考图像,以多对图谱的灰度图像作为浮动图像,进行配准,然后使用配准得到的参数对图谱的分割图像进行变形,将变形后的图谱上的标签值映射到待分割图像的坐标中,通过标签融合等处理得到分割结果。按此流程可以将算法分为图谱的获取、线下学习、配准、图谱选择、标签映射、在线学习、标签融合和后处理八个步骤,其中配准、标签融合和后处理是分割算法中的关键,对分割精度有着直接的决定作用,所以本文在实现整个分割算法的过程中对这三个部分进行了详细的介绍。医学图像配准是使一张图像通过形状变化与另一张图像的相同解剖点匹配的过程,配准的实质是对形变参数的求解。配准算法有四个要素:特征空间、搜索空间、相似性测度和搜索策略。本文中使用图像的灰度信息,以归一化互信息为相似性测度,使用Powell算法寻找图谱与待分割图像之间的全局相似变换关系。标签融合算法中基于局部相似性的加权融合具有明显优势,本文研究了多图谱联合加权融合算法,此算法在继承传统的加权融合算法的多图谱、局部加权等优势的同时,将图谱之间的关联考虑在内,将权重的求解转化为使均方误差函数最小的优化问题,并在加权过程中使用块搜索策略,实验证明这一策略将进一步提高算法的精度。在对自动分割算法进行评价时,通常将手动分割作为标准分割。由手动分割协议和自动分割标准之间的不对等引起的误差称为系统性误差,是造成分割出现误差的主要原因。本文在后处理过程中使用Adaboost算法构造分类器,从图像中提取特征作为训练集对分类器进行训练,学习系统性误差的主要特征表现,再对标签融合得到的初步分割进行误差检测与校正。实验证明这一做法能有效的提高分割精度。此校正算法具有广泛适用性,可对所有分割算法的初步分割结果做校正误差、提高精度的运算。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

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