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《昆明理工大学》 2010年
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基于马尔科夫随机场D-S证据理论对人脑图像的分割研究

郭斌  
【摘要】:随着医疗系统的进步,医学影像学已经成为了一门新兴学科,而对医学图像进行分割已经在医学影像分析中扮演着越来越重要的角色,被广泛的应用于医学研究的各个领域。医学图像分割实质上就是对输入的各种医学图像中的各种体素进行分配类型的标记过程,标记后得到的图像就是分割结果,它是组织测量、三维重建、以及图像配准等的基础,同时对医学临床诊断具有一定的辅助治疗的作用。在医学影像研究中,针对人类大脑的研究成为了重点,因为大脑是人类生命与活动的中枢神经系统,但是由于大脑组织结构的复杂性和不规则性,以及成像过程中磁场不均性等的影响,大脑核磁共振图像本质是模糊的,因此针对大脑核磁共振图像的这些特点,通常引入马尔科夫随机场和模糊聚类理论以及Dempster-Shafer证据理论对图像进行分割研究。本文即是基于这三种理论对大脑核磁共振图像进行分割研究的,本文内容如下: 1.对国内外医学图像分割的研究现状以及发展趋势进行了分析,阐述医学图像分割的难点及意义。对常用的医学图像分割方法进行了介绍,以大脑核磁共振图像为研究对象,使用常用的图像分割算法对其进行分割实验,比较结果。对医学影像学基础进行了简单的介绍,特别是计算机断层技术成像原理和核磁共振成像原理,并给出了成像的特点和临床应用。 2.深入研究了马尔科夫随机场及吉布斯随机场在大脑核磁共振图像分割中的应用。在基于马尔科夫随机场原理的基础上,通过大脑核磁共振图像空间上下文的信息,在大脑核磁共振图像中建立马尔科夫后验能量场,然后结合模糊聚类的二维直方图方法对大脑核磁共振图像进行分割研究,提取出脑白质和脑灰质。最后讨论分割结果,分析方法的不足之处。 3.马尔科夫随机场能够考虑到像素的邻域关系,利用图像的空间特性,因此使用其进行分割可以得到较好的分割结果。模糊聚类的二维直方图方法由于将聚类理论和领域像素相关性结合,因此可以得到较为理想的分割结果。但是这两种方法在分割同一幅大脑核磁共振图像的时候对于模糊区域内的争议像素点的归类会有不同的划分结果,由于Dempster-Shafer证据理论能够整合不同来源图像的信息,因此将这两种方法分割结果进行标号提取以及冗余图像提取,然后使用Dempster-Shafer证据理论对原始图像和标号场图像以及冗余图像按照Dempster-Shafer整合决策规则进行融合分割得到最终的结果,解决了争议像素点的归类问题。 4.马尔科夫随机场在图像分割应用中最大的难点是如何选取合理的参数使得在图像中的建模和分割更加合理和准确,参数选取包括势函数形式、方向函数β的选取、似然函数的优化等,因此在本文中给出一些定义参数的方法,并提出了“分型”定义势函数和方向函数β的方法,通过标号差值和隶属度差值能够充分表达出图像局部细节相邻像素间的空间关系和局部相互作用,并将似然函数引入隶属度优化为模糊意义下的似然函数,以此实现了马尔科夫随机场的参数估计,使得分割结果类别之间有清晰的界限,更加符合实际情况。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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