93609字博士毕业论文医学图像分割方法及功能的探讨
论文类型：博士毕业论文
论文字数：93609字
论点：分割,图像,方法
论文概述：
本文是医学博士论文，研究了基于Ncuts的图像分割算法，提出了一种基于邻域信息和高斯加权卡方距离的椎体分割方法。
论文正文：
第一章简介
医学图像处理的结果使研究者和临床工作者对人体内正常和病理变化的观察更加直观和清晰，提高了诊断率，为临床诊断和生物医学研究提供了有力保障。因此，国内外相关专家一直非常重视医学图像处理技术，医学图像分割是图像处理技术中的经典问题。它不仅是图像分析与识别中需要解决的首要问题，也是制约医学图像处理相关技术发展和应用的瓶颈，如可视化、图像配准与不同模式融合、三维重建等。(3)。长期输血可以延长地中海贫血患者的生命，使其生长发育接近正常，预防骨病。然而，这种方法容易引起含铁血黄素沉着，损伤肝脏、心脏和胰腺组织，并导致发病率和死亡率增加。同时，铁螯合剂疗法可以清除体内多余的铁，但由于其化学毒性，它会伴有并发症。人体中铁含量的准确测量和控制对于铁螯合剂治疗的治疗和评价非常重要。铁引起的心律失常和心脏病是导致长期依赖输血的地中海贫血患者死亡的主要因素。虽然心肌内膜活检是一种测量心肌铁含量的方法，但它不仅伴随着并发症，而且由于取样量小，导致测量结果不准确。
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第二章医学图像分割与评价指标
2.1简介
然而，人工分割方法耗时、费力、低效，其分割结果依赖于观察者的知识和经验，这在一定程度上是主观的，因此其重复性较低。半自动分割方法是将计算机强大的图像数据存储和处理能力与操作者的知识和经验有效结合起来，通过人机交互完成图像分割过程。与人工分割方法相比，半自动分割方法在速度上有很大提高。然而，其分割结果仍然依赖于操作者的经验和知识，这在一定程度上限制了半自动分割方法在临床实践中的应用。全自动分割方法是指利用计算机自动完成图像分割的整个过程，分割过程完全不受人为干扰。由于在全自动分割过程中没有人为因素的影响，分割结果可以很好地再现，效率高。
2.2医学图像分割方法
研究人员和临床医生提出了多种确定边界的方法，例如使用鼠标和光笔等工具手动确定图像上的边界。此时，操作者可以根据边界像素的某些特征的不连续性和分割图像的先验知识来确定边界的位置。也可以手动绘制初始边界或确定一些边界点，然后使用一些算法来校正最终边界。这是一种半自动方法。虽然人工方法和半自动方法存在效率低、重复性差和对主观因素依赖性强的缺点，但由于在判断过程中加入了先验知识，特别是关于分割图像的相关专业知识，因此它们可能比自动分割获得更好的结果。当确定医学图像中目标的边界时，由于图像的复杂性，有时需要手动或半自动方法。自动边界确定方法通常是先确定边缘像素，然后根据一定的规则将合格的边缘像素连接到边界中。
第三章磁共振椎体切除术……29
3.1导言.......29
3.2基础理论……30
3.3脊椎磁共振成像分割……31基于邻域信息和高斯加权卡方距离的
第四章脑磁共振肿瘤组织的提取...................49
4.1导言......49
4.2基础理论...................50
4.3高斯约束变异系数模型..............................基于熵和局部邻域信息的51
第五章心脏黑血磁共振T2测量中心肌组织的提取.......59
5.1导言................................59
5.2基础理论................62
5.3方法...................64
第五章心脏黑血中心肌组织的提取磁共振T2测量
5.1引言
科研人员和临床医生使用感兴趣区域的T2值作为心脏铁含量分类的指标。因为室间隔区不容易受到心外膜脂肪、肝和肺组织的强磁化系数的影响，医生通常选择室间隔作为感兴趣的区域。人工提取心肌组织不仅非常耗时，而且对观察者来说也是主观的，个体差异大，重复性差。为了自动测量心脏铁沉积，提出了一种全自动心脏黑血测量中心肌组织提取的方法。该方法不仅避免了观察者的主观差异，而且提高了数据处理效率。全自动分割方法被称为AISS。通过大量数据验证了该算法的可行性。
5.2基础理论
霍夫变换是从图像中检测几何形状的基本方法，应用范围广，鲁棒性强。杜达等人提出的圆形霍夫变换是一种改进的霍夫变换方法，它利用图像的梯度信息从图像中识别圆形物体。圆形霍夫变换(circular Hough transform)的基本原理是利用点和线的对偶性将原始图像中的给定曲线变换到参数空之间的点，从而将在原始空之间寻找曲线的问题转化为在参数空之间寻找峰值点的问题。在主动轮廓模型中，如果初始轮廓位置远离目标，不仅会增加曲线演化时间，而且容易导致分割结果错误。考虑到改进的主动轮廓模型对初始轮廓位置的敏感性，以及左心室壁的内外膜呈圆形，本文采用霍夫变换检测噪声图像中的圆形目标，并将圆形霍夫变换检测过程中拟合的圆形曲线作为初始轮廓。
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第6章总结和展望
6.1工作总结本文首先介绍了医学图像分割技术在医学领域的发展和应用，阐述了几种常见的医学图像分割算法，为了评价所提出的分割算法的准确性，给出了几种以人工分割为金标准的客观评价指标。本文主要研究基于图论的图像分割算法和基于活动轮廓模型的图像分割算法。详情如下:
1。研究了基于Ncuts的图像分割算法，提出了一种基于邻域信息和高斯加权卡方距离的椎体分割方法。首先，图像中像素的局部邻域信息以矢量方式排列。其次，考虑到邻域中的每个像素对中心像素的影响不同，权重也应该不同。高斯核函数用于以卡方距离模式组合这些特征向量。最后，我们引入局部收缩的概念。图像中的所有像素不再使用单个比例参数，而是使用自适应方式自动为每个像素分配比例参数。本文提出的方法不需要反复调整尺度参数就能获得满意的分割结果。邻域信息结合高斯核函数可以更好地描述图像信息，克服噪声的影响。在脊椎图像中分割椎体时，准确率更高，鲁棒性更强。作为一种通用的分割方法，该技术还可以提取脑肿瘤。
6.2未来工作前景
首先，为了定量分析提取的椎体，利用分割的椎体提取椎体的上下边缘，确定它们的位置，并找到自动确定椎体是否有退行性改变的方法。
其次，我们提出了地中海贫血患者全自动心脏黑血MRT2测量框架，其中右心室血池的抽取决定心室隔膜的位置，而右心室血池中有时会出现其他结构，导致抽取的血池可能只是原始血池的一部分。下一步是利用图像的解剖信息找到一种更稳定的提取右心室血池和室间隔的方法。
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参考文献(省略)