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磁共振脑图像中肿瘤化组织的特征提取和分割

武倩  
【摘要】:磁共振图像中胶质瘤的分割是医学图像处理的一个难点,自动测量胶质瘤引起的肿瘤化组织(肿瘤实质、出血、坏死、囊变等)的体积及其变化,有利于诊断和评估治疗效果,帮助医生减少工作量,提高工作效率。本文通过对颅内肿瘤化组织和正常脑组织在不同磁共振图像序列上的信号特征进行研究和对比,结合医生提供的知识以及胶质瘤的生长特性,提出了肿瘤化组织的一个两级自动分割方案,即首先根据肿瘤化区域和正常脑组织的信号差异提取出整个肿瘤化病变区域,然后在此区域中对不同类型的病变根据其在多序列磁共振图像上的信号特点进行更细致地分析,从而实现各肿瘤化组织的分割。 对肿瘤化病变区域的提取,我们采用了三种方法:(1) 用体素在多序列图像中的信号强度特征以及其在三维空间中的坐标信息进行加权来构造特征空间,然后用支持向量机对肿瘤化组织和正常组织进行分类从而实现肿瘤化区域的分割;(2) 通过对比肿瘤化组织和正常组织在 T1、T2 加权图上的相对信号强度差异,我们提出了一种基于 T1/T2 加权图的差值变换,通过此变换各种组织的相对信号强度的对比得到进一步的增强,然后通过域值分析来实现肿瘤化区域的分割;(3) 在模糊连接度分割算法的基础上增加最优路径的特征相似度检验,并将其应用到经过差值变换后的图像上来实现肿瘤化区域的提取。这三个方法都充分利用了肿瘤化区域的特点以及医生提供的知识,在尽可能减少人工交互的同时,也能得到完整而精确的肿瘤化病变区域。 在肿瘤化区域内分割各病变组织,我们用半监督的模糊 C 均值聚类和有监督的最近邻法来实现。最近邻法的结果依赖于训练样本的选择,比较而言,半监督的模糊 C 均值聚类算法用模糊隶属度来描述样点属于各种病变的可能性,能得到更加理想的结果。 将两级分割系统应用到三组临床病例的图像数据,实验结果表明,与专家手工分割的结果相比,两级方案的自动分割能取得令人满意的肿瘤化区域和肿瘤化组织的分割实现。而且,两级方案为肿瘤化区域内所有可能的病变类型的分割建立了一个良好的框架。


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