海馬體位于腦部內(nèi)側(cè)顳葉,與杏仁核等構成大腦邊緣系統(tǒng),是人體與腦部控制中樞的橋梁,控制著人類的情感,并且與多種神經(jīng)性疾病相關。目前人口老齡化現(xiàn)象已遍布全球,老年人口數(shù)目呈增長狀態(tài),其健康問題也引起社會的廣泛關注,阿爾茲海默癥（AD）主要集中于老年人群中且發(fā)病率隨著年齡的增長不斷攀升,嚴重威脅老年人的健康。研究發(fā)現(xiàn)海馬體的形態(tài)特征等與阿爾茲海默癥的發(fā)病情況有著密切的關聯(lián),如果能夠把海馬體從腦組織中精確的分割出來將能更好的實現(xiàn)對該病的研究。由于核磁共振圖像（MRI）對包括大腦在內(nèi)的軟組織具有分辨率高,成像效果好的特點,因此通常被作為海馬體研究的重要數(shù)據(jù)。海馬體具有體積小,形狀不規(guī)則的特點,采用傳統(tǒng)的分割方法易出現(xiàn)誤分割的情況,而且分割速度慢,消耗了大量的時間。因此,本文在海馬體的分割過程中首先根據(jù)數(shù)據(jù)特點做預處理,然后對傳統(tǒng)的U-net算法進行優(yōu)化改進,并將改進后的算法用于預處理后的數(shù)據(jù)實現(xiàn)海馬體的分割,最后利用分類方法根據(jù)分割后的圖像特征完成對阿爾茲海默癥患病情況的分類。具體研究工作如下:1.數(shù)據(jù)預處理。采用限制性對比度自適應直方圖均衡算法（CLAHE）增強數(shù)據(jù)圖像的對比度,使圖像更加自然... 

【文章來源】：青島科技大學山東省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

阿爾茲海默癥的發(fā)病率與年齡密切相關Figure1-1IncidencerateofAlzheimer"sdiseaseiscloselyrelatedtoage.

基于MRI的海馬體分割與分類應用研究2AD患者的海馬體根據(jù)年齡的不同出現(xiàn)的萎縮程度也不盡相同，通常表現(xiàn)為年齡越大海馬體萎縮情況越明顯，隨著海馬體體積的縮小，整個大腦也出現(xiàn)萎縮現(xiàn)象。然而目前醫(yī)學上并沒有特別有效的治療方法，只能通過盡早發(fā)現(xiàn)、及時治療來延緩病情的進一步發(fā)展。海馬體（Hippocampus）形態(tài)如圖１-2所示，左右兩個海馬體對稱位于大腦皮層深部，因其形似海馬，故被稱為海馬體[5]。海馬體具有控制人類的情感，記憶以及空間定位的功能，全長約４~５cm，體積２~３ml，根據(jù)縱軸方向，從前到后依次分為三個部分，海馬頭、海馬體、海馬尾[6-7]。由于AD的病發(fā)與海馬體的衰弱和萎縮程度密切相關，因此通過對海馬體的精確分割，分析計算其體積和形態(tài)對于阿爾茲海默癥的研究診斷與治療工作有極大幫助。圖1-2海馬體示意圖Figure1-2Schematicdiagramofhippocampus1.2研究現(xiàn)狀1.2.1MRI圖像特點目前醫(yī)學成像技術已日漸成熟，核磁共振成像（MagnaticResonanceImaging，MRI）[8]等可以輔助醫(yī)務工作者更加快速準確的對疾病做出診斷，檢測病情進展及其后續(xù)的治療效果。MRI因其高分辨率成像的特點，能夠很好的呈現(xiàn)患者腦部組織的實際情況。核磁共振成像技術是以磁共振現(xiàn)象為基礎，利用物質(zhì)因磁化強度不同而發(fā)生變化的特點，獲得物質(zhì)中的多種結(jié)構分別反映出的各類信息，并且對接收到的電磁信號利用計算機進行處理并對其重建，形成不同層面的圖像[9]。與其他成像方式相比，如：電腦斷層掃描(CT)，超聲成像（Ultrasound）；采用磁共振成像技術對人體檢查時不會產(chǎn)生電離輻射危害身體，而且能夠精確顯示軟組織的病變，圖像分辨率高，因此有關人體腦部的病癥普遍采用該方法來檢查。圖1-3為不同成像技術下的腦部圖像。

不同成Figure1-3Brainimage

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于ReliefF+mRMR特征降維算法的多特征遙感圖像分類[J]. 王露,龔光紅.  中國體視學與圖像分析. 2014(03)
[2]基于mRMR和SVM的彈性圖像特征選擇與分類[J]. 丁建睿,黃劍華,劉家鋒,張英濤.  哈爾濱工業(yè)大學學報. 2012(05)
[3]人腦海馬結(jié)構的形態(tài)測量[J]. 劉智華,錢學華,周庭永,李林宏,徐偉,張慧,鄭登儒,呂發(fā)金.  中國臨床解剖學雜志. 2011(05)
[4]一種有選擇的圖像灰度化方法[J]. 周金和,彭福堂.  計算機工程. 2006(20)
[5]海馬結(jié)構MRI三維分段方法[J]. 陳英敏,劉蓉輝,李寶山,吳晶,孫吉林,劉連祥.  中國醫(yī)學影像技術. 2005(01)
[6]一種紅外圖像增強的新方法[J]. 徐軍,梁昌洪,張建奇.  西安電子科技大學學報. 2000(05)

碩士論文
[1]MRI腦影像的深度卷積網(wǎng)絡分割和三維可視化[D]. 劉暢.北京理工大學 2016
[2]腦部MRI海馬體三維分割算法研究[D]. 潘紅.電子科技大學 2015



本文編號：2952105