腫瘤一直都是威脅人類生命健康的疾病,并且近年來腫瘤的發(fā)病率還在不斷上升。放射治療是治療腫瘤的有效醫(yī)療手段,精確定位病灶區(qū)域是放射治療的關鍵。宮頸磁共振（Magnetic Resonance,MR）圖像是常用的醫(yī)學圖像,可以很好地顯示出宮頸組織及其周邊組織結構,在放射治療中需要對宮頸MR圖像進行圖像分割來得到病灶區(qū)域。目前宮頸MR圖像分割大都采用人工手動方式,工作量較大;且分割結果可重復性差。針對這個問題,本文采用了一種基于非剛性配準和卷積神經網絡模型的方法對宮頸MR圖像進行分割,并取得了一定的成果。本文的主要內容可以概括為以下兩個方面:1.針對傳統(tǒng)互信息度量方法忽略了圖像灰度信息之間的空間特性,在面對像素灰度呈各向異性較高的情況時效果不理想的情況,本文使用自相似加權多特征互信息度量。首先,通過K最近鄰的計算方法,構建了融合梯度信息和灰度信息的多維特征度量。然后,推導多維特征度量對于配準形變參數的梯度解析式,完成梯度下降法尋優(yōu),通過全局仿射變換結合局部B樣條變換的整體配準框架完成圖像的非剛性配準,最后得到宮頸MR圖像的粗分割結果。2.針對醫(yī)學圖像的復雜性,傳統(tǒng)分割算法處理的瓶頸問題,本文... 

【文章來源】：中南民族大學湖北省

【文章頁數】：42 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

宮頸MR圖像(a)宮頸與膀胱之間的邊界難以區(qū)分;(b)宮頸形狀不規(guī)則

實驗流程圖

聯(lián)合特征空間圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于深度卷積神經網絡的CT圖像肝臟腫瘤分割方法研究[D]. 李雯.中國科學院深圳先進技術研究院 2016



本文編號：3254088