【摘要】：在人體的各個組織器官中,大腦無疑是核心部位,而人腦內(nèi)部又有著極其復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu),通過計算機(jī)影像去探索研究人腦組織是解剖學(xué)方法之外的另一個重要研究方向。然而人腦中結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜,而且存在著較大的差異性,使得常用的核磁共振技術(shù)的輔助診斷受到了一定的影響,尤其在圖像分割方面顯得格外突出。因此針對人腦核磁共振圖像的組織分割和三維可視化工作成為圖像處理領(lǐng)域的熱點問題。為解決人腦圖像的組織分割,本文采用基于多圖譜配準(zhǔn)的方法。該方法的核心思想是利用模板圖譜和目標(biāo)圖像通過配準(zhǔn)生成的形變參數(shù),將需要分割的組織結(jié)構(gòu)映射在標(biāo)記圖像上,便得到了一個多圖譜分割結(jié)果,再對所有分割結(jié)果進(jìn)行圖譜融合,進(jìn)而成功分割出感興趣的組織。當(dāng)前基于多圖譜的分割結(jié)果往往沒有進(jìn)行針對性的三維重建,缺乏相應(yīng)的三維可視化算法支持,基于多圖譜分割的三維可視化研究也較少。使得分割結(jié)果不能直觀地展示在人們面前。針對上述情況,本文在對比分析了較主流的三維可視化算法后,選擇體繪制算法進(jìn)行三維重建分割后的結(jié)果。研究了體繪制方法的原理,并對體繪制算法中經(jīng)典的光線投射法進(jìn)行了研究。首先,體繪制中的傳遞函數(shù)是將三維的體數(shù)據(jù)映射為光學(xué)屬性,因此傳遞函數(shù)的設(shè)計直接影響到三維顯示的效果和質(zhì)量。傳遞函數(shù)的設(shè)計是一個公認(rèn)的研究難點,本文提出針對多圖譜分割的傳遞函數(shù)設(shè)計:1.根據(jù)多圖譜分割的結(jié)果的圖像數(shù)據(jù)類型預(yù)設(shè)合理的傳遞函數(shù);2.在系統(tǒng)平臺的設(shè)計中提供手工調(diào)節(jié)傳遞函數(shù)參數(shù)的控件。其次,考慮到多圖譜分割算法的復(fù)雜性和系統(tǒng)性,本文將適用于多圖譜分割結(jié)果的傳遞函數(shù)研究成果,以及三維可視化多圖譜分割結(jié)果的功能集成,設(shè)計開發(fā)了一套三維可視化軟件平臺。為深入研究多圖譜分割方法提供系統(tǒng)研發(fā)軟件平臺。軟件平臺結(jié)合QT開發(fā)工具、VTK可視化工具、ITK圖像算法工具包等,可實現(xiàn)對DICOM、NII和RAW等多種醫(yī)學(xué)圖像格式的讀取和體繪制顯示。并將醫(yī)學(xué)圖像的分割提取過程、配準(zhǔn)過程和融合過程以及三維可視化工作集于一體,系統(tǒng)平臺功能完備,具有較高的研究和應(yīng)用開發(fā)參考價值。
【圖文】：

再分割，記錄下各個最優(yōu)的分割的結(jié)果的相似性度。最后一行是使用本文的ＷＶ融合逡逑算法的分割結(jié)果的相似性度。通過對比結(jié)果，可以得出結(jié)論：所取的各個人腦組織的分割結(jié)果，精逡逑度上均是基于多圖譜的分割算法要較單圖譜算法要好。圖２－４至圖２－６是對應(yīng)人腦組織標(biāo)記圖像逡逑和配準(zhǔn)融合圖的效果對比。逡逑邐表２－１多圖譜實驗數(shù)據(jù)邐逡逑Ｈｉｐｐｏｃａｍｐｕｓ邋Ａｍｙｇｄａｌａ邋Ｃｅｒｅｂｅｌｌｕｍ邋ＳＴＧ邋Ｔｈａｌａｍｕｓ邋Ｂｒａｉｎｓｔｅｍ逡逑最優(yōu)單圖譜邋０．８１邋０．７８邋０．９２邋０．８０邋０．８６邋０．８８逡逑Ｗｅｉｇｈｔ－Ｖｏｔｉｎｇ邋０．８６邋０８６邋０９５邋０．８７邋０．８９邋０．９２逡逑■ＢＯＨ逡逑圖２－４海馬（Ｈｉｐｐｏｃａｍｐｕｓ）、扁桃體（Ａｍｙｇｄａｌａ）的標(biāo)記圖像和融合圖像逡逑－８－逡逑

的體素采樣點不具有色彩等光學(xué)屬最終在二維圖像上的顯示出來的顏色過算法進(jìn)行疊加，這里需要引入光學(xué)體現(xiàn)在二維圖像上像素的作用。逡逑的作用，光線通過三維數(shù)據(jù)場時發(fā)和發(fā)射模型［２８］，這個模型假設(shè)如下：子均不是透明的，它們對光線是有看見；３、這些粒子也可從本身發(fā)出等功能建立單獨的模型，再結(jié)合光小粒子能夠吸收射入的全部光線，建模分析，，己知它的橫截面積是Ｅ，：逡逑
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2548882