脑核磁共振影像脑组织分割及其多发性硬化损伤算法.pdf

硕士论文 脑核磁共振影像脑组织分割及多发性硬化损伤算法 摘 要 Y2061199 ResonaJlce 脑核磁共振成像(Ma印etic IIIlaging，MⅪ)以高分辨率、高速度、对人 体无电离辐射等特点广泛应用于医学图像领域。其中，脑MR图像分割是计算机自动辅 助诊断的重要环节，精确的分割对于医生制定治疗计划和诊断具有至关重要的作用。核 磁共振图像分割主要就是提取脑MR图像中感兴趣目标区域，进而进行目标测量分析。 由于凰图像存在偏移场和噪声的影响，传统的模糊C一均值(FuzZvC．MeaIls，FCM) 聚类算法仅仅利用了像素点的灰度信息，而没有考虑到像素点的空间信息，所以得到的 分割结果的准确性无法得到有效保证，鲁棒性差。本文以联合偏移场矫正与分割的改进 FCM方法及其多模态的医学图像融合的多发性硬化症检测为研究思路，主要贡献为： (1)结合局部强度聚类和空间位置相关性的核加权方法，提出了一种基于核空间 信息的组织聚类分割与偏移场矫正的改进FCM代价函数模型，推导了一种新的最优求 解迭代算法。对比实验结果表明：该方法能有效克服偏移场和噪声对分割结果的影响， 很好地保持了图像中结构信息。 代价函数模型，给出了一种新的稳健性分割方法。实验结果表明：基于BrainW_eb脑图 谱先验信息引导下的改进FcM方法可以较好地克服噪声的影响，并且提高了图像分割 的准确率。对含有噪声7％，偏移场100％的脑MR图像分割的准确率达到90％以上。 脑MR图像信息的多发性硬化症分割算法。首先利用改进的FCM算法分别对T1和T2 加权图像进行分割，然后再利用D．S证据理论融合T1和T2加权图像信息，实现多发 性硬化症病灶的分割。实验表明，该算法具有较高的多发性硬化症病灶分割精度，对多 发性硬化症的临床诊断具有较高的辅助作用。 (4)结合基于核空间信息的组织聚类分割与偏移场矫正的改进FCM代价函数模型 和多发性硬化症病灶提取，做出了一个脑MR图像组织分割与多发性硬化症检测的系 统。 关键词：图像分割；磁共振图像；偏移场；模糊c均值；多发性硬化症 硕士论文 脑核磁共振影像脑组织分割及多发性硬化损伤算法 Abstract iIl ResonaIlce usedmedical Brain widely hnaging MRJ(Ma口eticImaging，MⅪ)are fieldbecauSeofits radiationonthehum趾 high．res01ution，hi曲Speed，non-ioIlizing brainMR ofautomatic is孤impon狮tpart mem，the iInagese舯entation bodies，etc．．Among roleforⅡledical aIld haSacnlcial diagnosis segmentation dia印osis．Accurate computer-aided