發(fā)布時間：2017-09-07 22:51

  本文關鍵詞：前列腺DWI序列圖像分割與非剛性配準研究

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【摘要】：隨著信息技術的發(fā)展,醫(yī)學圖像處理已成為疾病診療中的重要手段。醫(yī)學圖像分割和配準是醫(yī)學圖像處理的兩種關鍵技術,是圖像融合、重建、可視化的基礎和前提。在臨床診斷中,前列腺DWI序列圖像的獲取,是在不同的磁場下,按照一定的時間間隔獲取的一系列圖像,在成像過程中,病人的呼吸和不自主的活動造成軟體組織的漂移形變,這將影響醫(yī)生對于疾病的正確診斷,因此需要對前列腺DWI序列圖像進行配準。本文主要內容包括:(1)對圖像分割和配準的背景、意義和研究現(xiàn)狀進行了介紹。敘述了圖像分割和配準的基本原理,包括概念、分類、方法等。(2)采用區(qū)域生長方法對前列腺DWI序列圖像進行分割。介紹了區(qū)域生長方法以及生長過程,并對實驗分割結果和手工標準分割結果進行對比,評估算法的性能。(3)為了解決前列腺DWI序列圖像中存在的漂移和形變問題,采用了基于灰度的Demons算法的非剛性配準方法。對Demons算法進行了闡述,并對前列腺DWI序列圖像進行配準�？紤]到Demons算法中能量函數(shù)中灰度測度的單一性,當灰度值很小或者為零時,容易造成誤配這一問題,本文提出了在能量函數(shù)中增加曲率測度,曲率作為一個二階函數(shù),其包含有更多的信息。使得圖像在灰度和曲率雙重驅動下形變,并將此方法應用到前列腺DWI序列圖像配準中,通過與原始算法的對比和定量分析,改進后的算法具有較高的準確性,有效解決了前列腺DWI序列圖像在成像的過程中產(chǎn)生的形變和漂移。
【關鍵詞】：DWI序列圖像 分割 非剛性配準 Demons算法
【學位授予單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R697.3;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景及意義10-12
• 1.2 醫(yī)學圖像分割技術研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 醫(yī)學圖像配準技術研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文研究內容以及章節(jié)安排14-15
• 1.5 本章小結15-16
• 第2章 醫(yī)學圖像分割和配準基礎16-30
• 2.1 醫(yī)學圖像分割概念16
• 2.2 醫(yī)學圖像分割方法16-18
• 2.2.1 閾值分割方法17
• 2.2.2 區(qū)域生長方法17
• 2.2.3 邊緣檢測方法17-18
• 2.3 醫(yī)學圖像分割算法的評價18-19
• 2.4 醫(yī)學圖像配準概念19
• 2.5 醫(yī)學圖像配準的基本框架19-28
• 2.5.1 相似性測度20-22
• 2.5.2 插值算法22-24
• 2.5.3 優(yōu)化策略24-25
• 2.5.4 變換模型25-28
• 2.6 醫(yī)學圖像配準分類28-29
• 2.7 本章小結29-30
• 第3章 基于區(qū)域生長的前列腺DWI序列圖像分割30-38
• 3.1 區(qū)域生長算法30
• 3.2 區(qū)域生長過程30-31
• 3.3 實驗結果與分析31-37
• 3.4 本章小結37-38
• 第4章 基于Demons算法的前列腺DWI序列圖像非剛性配準38-59
• 4.1 Demons算法38-41
• 4.2 Additive Demons算法41-44
• 4.3 改進的Additive Demons算法44-49
• 4.4 實驗結果與分析49-58
• 4.5 本章小結58-59
• 第5章 總結與展望59-61
• 5.1 本文工作總結59
• 5.2 研究工作展望59-61
• 參考文獻61-64
• 致謝64-65
• 攻讀學位期間取得的研究成果65

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本文編號：810361