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《华南理工大学》 2012年
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脑MRI图像分割方法的研究与实现

刘玮  
【摘要】:脑MRI图像分割是对正常组织和病变组织进行三维重建、定量分析等后续操作的基础和关键,也是临床医学应用的瓶颈,分割的准确性在医生对病灶组织的定位、形状和大小测量以及判断疾病的真实情况并做出正确的诊断计划等方面至关重要。 本文针对脑MRI图像的特点,以Matlab为开发工具,旨在寻找适合于脑MRI图像分割的理想算法。在以往的研究中,区域生长法和水平集法是脑MRI图像分割的常用方法。我们在Matlab中分别根据二者的基本原理,对所采集的脑MRI图像编程实现分割。通过对Matlab中仿真实验结果的分析,可以看到这两种方法尚存在着缺陷。区域生长法对于门限值的设置和种子点的选取的依赖性较大,这就要求操作者具有一定的先验知识;水平集方法,不仅与初始参数设置和初始轮廓位置密切相关,而且对于畸形物体,尤其是对那些边界有凹陷的物体,该模型不能很好地收敛到物体的实际边缘。此外,当目标边缘模糊时,有可能继续扩展(或收缩),而造成边缘泄漏。 鉴于上述不足,对比之下我们采用最大类间方差法。最大类间方差法,也是图像分割的经典算法。该方法是基于图像灰度直方图的统计特点,对目标和背景有较大对比度的图像进行分割时效果最为理想。但由于MRI成像系统不可避免地受到噪声等的影响,此外,在本课题中,我们采集的脑MRI图像均来源于低磁场磁共振设备,使得图像在清晰度和细腻度方面都不甚理想,其灰度直方图双峰效果不明显。故而,我们需要对最大类间方差法进行改进,首先进行两次人工交互,使得处理后的图像直方图双峰效果明显,也就是目标和背景呈现出较大对比度;在此基础上,再运用最大类间方差法分割脑MRI图像。仿真结果证明,与上述两种传统的图像分割方法相比(即:区域生长法和水平集法),最大类间方差法不仅原理简单,而且无论是在分割质量还是在运行时间上,都存在着明显的优势。 并且我们将该方法用于脑MRI图像序列的分割,实现了部分脑的三维重建,进一步证实了该方法的可行性。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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