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基于M-reps的可形变模型及其在心脏分割中的应用

吴哲  
【摘要】: 德国科学家伦琴1895年发现X射线,使得以非侵入方式取得内部组织影像成为可能,此后仅仅几个月时间,它就开始被应用于医学影像。最近几十年来,新图像获取技术日趋成熟,给临床医学带来了前所未有的帮助。在医学图像获取之后,对影像的后期处理和分析就成了医学诊断的直接根据,最近十年间,各种医学处理技术层出不穷,并形成了独立的新兴学科。如今,对医学图像处理的研究在全世界范围内各大医学影像研究机构都在进行着。 医学图像分割是医学图像处理与分析的一个重要领域,同时也是计算机辅助诊断与治疗的基础。图像分割对于医学图像处理具有重要的意义,如结构分析、运动分析、三维可视化等后续操作以及辅助外科手术、放射治疗等医学应用,都假设已经对图像进行了准确的分割。图像分割是一个基础性的问题,同时也一个经典难题。过去的二十年间,在图像分割领域里,出现了各种新思路,新方法。 目前,可变形模型方法已经逐渐发展成为图像分割最为活跃和成功的研究领域之一,在许多文献中提到的主动轮廓、可变形轮廓或可变形表面都属于可变形模型。可变形模型的基本思想是建立模型的能量函数,在模型内部控制力和外部图像力相互作用下使曲线或曲面运动变形并使能量函数达到最小化,从而收敛到图象中的对象边缘或感兴趣的图像特征。 本文回顾了经典snakes可形变模型,及其他的扩展形变模型,着重介绍了可形变模型的基本理论及数学原理。基于可形变模型的方法以独特的处理手法显示出其突出的优点:图像数据、初始估计和目标轮廓统一于一个特征提取过程中;自顶向下的分割机制能够利用高层信息(如通过人机交互、统计模型等来限制模型的变形)来指导低层分割;经适当地初始化后,模型能够自主地收敛于能量极小值状态。可形变模型既能保持待分割结构体的整体性,又能有效的符合实际图像的特征。 本文首先介绍了国际上较新出现的m-reps可形变模型理论,然后通过对从医院获得的实际心脏数据手工分割的结果建立参数化的m-reps可形变模型。利用这个m-reps可形变模型,本文对三组实际的心脏图像进行了实验。实验过程如下:首先把建好的m-reps模型初始化放置入待分割图像中,然后根据模型的参数与实际图像数据进行一系列coarse-to-fine的形变,这些形变的终止状态都是要使得一个目标能量函数取极值(最优化),该目标函数包括几何典型度与模图匹配度两项,这样既保持模型的整体形态又保证了分割结果与待分割图像的匹配。把收敛状态时的m-reps模型还原成边界表示方式,即得到待分割图像的分割结果。 文章对分割结果进行了分析,并与对相同数据进行人工分割的结果作科学的比较。M-reps以其表示物体结构的有效性、多层次性、对形变的稳定性、计算上的方便性等特点显示出优越性。 本文还提出了m-reps建模中的一个重要步骤――对medial axis的分支重要性的全新测量方法。该基于面积的新方法借用人们感知形状很大程度上依靠形状面积规模的事实,采用Delaunay三角形的面积比作为medial axis分支的重要性衡量标准。新方法具有保证基于阈值的剪枝中拓扑结构的稳定性等一些良好特性,本文并用实验证明了新测量方法的有效性。


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