【摘要】：醫(yī)學(xué)圖像分割是對正常組織和病變組織進行三維重建、定量分析的基本步驟。核磁共振圖像由于其空間高分辨率和良好的軟組織對比度,被廣泛運用于腦部檢測當(dāng)中。由于核磁共振成像采用并行多線圈的采集方法,MRI成像過程受電子噪聲和偏移失真的影響,導(dǎo)致MRI圖像存在噪聲和偏場效應(yīng)。在實際醫(yī)學(xué)應(yīng)用中,由于圖像采集設(shè)備的分辨率限制,單個體素中很容易包含兩種組織,即出現(xiàn)了組織重疊的狀態(tài),也就是常說的容積效應(yīng)。上述問題,都使得MRI圖像分割變得極具挑戰(zhàn)性。隨著統(tǒng)計學(xué)習(xí)、圖譜理論和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,基于圖論的信號處理為解決圖像分割問題提供了新理論和新方法,其中基于圖濾波器的聚類算法就是其中之一。由于腦部MRI圖像的特殊性,僅考慮像素強度特征或空間特征,對分割方法而言都不是很好的選擇。而圖信號通過將數(shù)據(jù)映射底層圖,巧妙的將數(shù)據(jù)信息和空間特征相結(jié)合,可以獲得較好的分割效果,是一種具有潛力的聚類算法。作為經(jīng)典的基于圖信號的聚類方法,圖濾波器方法也存在一定的缺陷,為了修正這些缺陷,很多學(xué)者也做出了巨大貢獻,從而推動了圖信號聚類理論的發(fā)展。超像素方法作為新穎的圖像分割方法,在圖像預(yù)處理階段可以降低計算的復(fù)雜度,在一定程度上可以抑制噪聲偏場。超像素方法聚焦局部區(qū)域特征,在強化圖像區(qū)域一致性的同時,也可以盡力保留圖像原始邊界信息和區(qū)域形狀信息,有助于提高圖像分割的準確度。因而被廣泛的運用于各領(lǐng)域圖像分割的預(yù)處理階段�；谏鲜霰尘�,本文提出了一種基于自適應(yīng)圖濾波器和超體素方法的腦部MRI圖像分割算法,該算法充分利用圖信號的優(yōu)越性,結(jié)合圖空間信息和像素強度信息,在實驗中獲得較好的效果。該算法首先通過超體素方法對圖像進行細化分割,獲得尺寸均勻的超像素。然后將超像素看成頂點,映射為圖信號進行平滑濾波,進一步抑制超像素中的噪聲偏場,最后通過二次映射,獲得分割結(jié)果。本文提出的方法可以有效克服噪聲和偏場影響,相較于圖濾波器聚類方法有更高的分割準確度和更強的算法魯棒性。
【圖文】：

信號基本理論圖信號的定義慮這樣一個數(shù)據(jù)集，元素數(shù)量為 N，數(shù)據(jù)之間的某些關(guān)系信息已知。例如體的偏好以及個體間的友誼關(guān)系，作者發(fā)表的論文數(shù)量以及其合作者之間站文章的主題以及其文章中超鏈接的互相引用關(guān)系[53]。諸如上述的例子都式 G = (V, A)來表示，其中 V 表示的是頂點集合，數(shù)據(jù)集中每個元素對應(yīng)A 表示是帶權(quán)重的鄰接矩陣，Anm表示的從 vm指向 vn有向邊的權(quán)值，表示的關(guān)系。在有向圖中，所有指向頂點vn的點稱為頂點vn的鄰域，記為Nn={m|A般情況下，數(shù)據(jù)集中的元素是由各頂點產(chǎn)生的多維向量，圖信號則定義為 到復(fù)數(shù)集合 C 的映射：:n ns v C v s個信號都是同構(gòu)的 N 維復(fù)數(shù)值向量，圖信號可以用如下數(shù)字形式表示：0 1{ : ( , , ) , }TN nS s s s s s C i與底層圖 G = (V, A)中的頂點 vi代表的數(shù)據(jù)相對應(yīng)，信號空間 S 為復(fù)數(shù)域

信號基本理論圖信號的定義慮這樣一個數(shù)據(jù)集，元素數(shù)量為 N，數(shù)據(jù)之間的某些關(guān)系信息已知。例如體的偏好以及個體間的友誼關(guān)系，，作者發(fā)表的論文數(shù)量以及其合作者之間站文章的主題以及其文章中超鏈接的互相引用關(guān)系[53]。諸如上述的例子都式 G = (V, A)來表示，其中 V 表示的是頂點集合，數(shù)據(jù)集中每個元素對應(yīng)A 表示是帶權(quán)重的鄰接矩陣，Anm表示的從 vm指向 vn有向邊的權(quán)值，表示的關(guān)系。在有向圖中，所有指向頂點vn的點稱為頂點vn的鄰域，記為Nn={m|A般情況下，數(shù)據(jù)集中的元素是由各頂點產(chǎn)生的多維向量，圖信號則定義為 到復(fù)數(shù)集合 C 的映射：:n ns v C v s個信號都是同構(gòu)的 N 維復(fù)數(shù)值向量，圖信號可以用如下數(shù)字形式表示：0 1{ : ( , , ) , }TN nS s s s s s C i與底層圖 G = (V, A)中的頂點 vi代表的數(shù)據(jù)相對應(yīng)，信號空間 S 為復(fù)數(shù)域
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TN713

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本文編號：2622440