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基于多图谱的人脑MR图像的分析与可视化

王洋  
【摘要】:人的大脑是高度发达的器官,是支配和调节人的一切生理活动,包括思维、意识等高级活动的中枢。人的大脑内部有众多结构,研究这些结构可为医生在临床诊断上提供重要的指导意义,国内外也都十分重视脑科学的研究。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)以其非损伤性、非介入性、对软组织的对比度较高等特点,在临床医学上起着越来越重要的作用。本文围绕人脑MR图像,使用多图谱配准的方法研究了三个方面的内容:人脑是非常复杂的软组织,个体差异性较大,加上核磁共振技术带来的磁场强度不均匀性、随机噪声、脑脊液搏动等因素的影响,使得脑部MR图像的分割变得尤为困难。基于图谱配准的分割方法利用了图像的先验知识,将已分割的模板图像配准到待分割的目标图像上,寻求模板图像和目标图像之间的变换参数,利用变换参数将感兴趣的结构映射到目标图像上,从而实现了目标图像的分割。有时单个图谱和目标差异性较大,很难得到理想的分割结果,本文使用多个图谱和目标图像配准,然后对每个分割结果进行融合,得到最终的分割结果。多图谱配准方法的关键在融合策略的选择上,本文提出了一种新的图谱融合方法,该方法将图谱和目标图像在感兴趣区域的相似性度作为图像融合的权重,实验证实了该方法的有效性。基于多图谱配准的脑部结构分割方法属于二分判断,在边界曲面上很容易出错,这样分割出来的结果就不一定精确。体绘制技术可以模糊显示结构的边界曲面。传递函数的设计一直都是体绘制技术中的难点。对于含有人脑这种复杂器官的MR图像,设计合理的传递函数进行分类尤为困难。基于多图谱配准原理,本文针对人脑MR图像提出了一种新的设计传递函数的方法,将多图谱配准融合后的概率值作为设计传递函数阻光度的依据。本文后又使用模糊C均值算法来改进基于多图谱配准设计的传递函数,实验证明本文提出的方法可以有效地分类出人脑中感兴趣的结构。在临床诊断中,判断脑部是否存在病变区域以及进一步确定病灶区域归属的脑部结构能为医生诊断和治疗提供更有用的信息。本文使用图谱配准的方法分析多图谱和目标图像在感兴趣区域的纹理特征差异,判断脑部区域存在病变的可能性。在确定脑部病灶区域归属脑部结构上,本文使用图谱配准的方法将人工圈定的病灶区域映射到模板图像上,根据模板图像上的标号和脑部结构的对应关系确定病灶区域所属的脑部结构。本文后研究了ASL(Arterial Spin Labeling)和ECT(Emission Computed Tomography)两种模态图像的配准和融合技术,这两种图像的融合图像有助于临床上诊断局部脑血流量,从而为诊断缺血性血管病提供了良好的依据。


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