發(fā)布時(shí)間：2021-08-01 12:14

　　在脊椎MR圖像中,患者身體的病變信號通常隱藏在椎塊位置的偏移和椎塊大小的變化,或者椎間盤的變化信息中。研究脊椎和椎塊分割算法,實(shí)現(xiàn)MR圖像中多個(gè)模態(tài)下的椎塊自動分割系統(tǒng),將有助于醫(yī)生開展診斷和治療工作。算法共分為三個(gè)模塊,分別是脊椎圖像的預(yù)處理、基于深度學(xué)習(xí)的椎塊分割和分割結(jié)果的修補(bǔ)處理。預(yù)處理時(shí),基于脊髓區(qū)域完整性和椎塊邊緣清晰度等特征在多層矢狀面圖像中挑選出最優(yōu)圖層;基于灰度值拉伸和反銳化算法實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng);根據(jù)脊椎的右邊線的凹凸性和脊椎寬度信息判斷椎段部位,進(jìn)而提取脊椎ROI用于深度學(xué)習(xí)和結(jié)果優(yōu)化。在脊椎ROI區(qū)域中分割椎塊時(shí),將從多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)中提取到的ROI混合在一起,采用V-Net網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,損失函數(shù)使用soft dice loss函數(shù)。采用ROI圖像進(jìn)行訓(xùn)練比用整幅圖像的訓(xùn)練效果要好。根據(jù)訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)模型分割脊椎圖像,得到初始的椎塊分割結(jié)果后進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化過程分為黏連椎塊的檢測與隔斷、缺失椎塊的檢測與修復(fù)兩個(gè)部分。黏連椎塊的檢測利用了多椎塊黏連后的高度信息和面積信息。對于空洞型黏連的椎塊,在空洞處根據(jù)垂線斷開;對于單邊黏連的椎塊,從凸包算法檢測出的凹點(diǎn)處進(jìn)行隔斷。缺失... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

T1加權(quán)圖像

的椎塊分割算法系統(tǒng)的整體架構(gòu)，并簡單介紹每個(gè)模塊的功能和作用。2.1 課題任務(wù)2.1.1 問題描述本次課題任務(wù)處理的脊椎的 MR 圖像共分為八種模態(tài)。每種模態(tài)的成像特點(diǎn)各不相同，處理起來比較復(fù)雜。這八種模態(tài)為：T1 加權(quán)下的 Echo1，Echo2，Water，F(xiàn)at 模態(tài)和 T2 加權(quán)下的 Echo1，Echo2，Water，F(xiàn)at 模態(tài)。圖 2.1 T1 加權(quán)圖像

采集正反相位成像法中得到的兩種回波算，除去脂肪信號后得到的。Water 模態(tài)的多是水質(zhì)子的信號。Fat 模態(tài)得到的圖子的成分較高，因此在 Fat 模態(tài)中會呈現(xiàn)可知，每種模態(tài)下的圖像中椎塊、椎間盤權(quán)方式對于圖像中的各區(qū)域也存在著顯著中會介紹到不同模態(tài)下的圖像所進(jìn)行的是基于一些對脊椎圖像進(jìn)行處理后得到椎段的判定，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和分，除了本文需要進(jìn)行圖像分割處理的脊組織的影響。如果直接使用 MR 圖像進(jìn)且不必要的計(jì)算量。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]核磁圖像的全脊椎的定位和標(biāo)記算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉淼.華中科技大學(xué) 2017
[2]輔助臨床診斷中的脊柱圖像關(guān)鍵特征提取量化算法研究[D]. 林曉紅.華僑大學(xué) 2016
[3]MRI脊柱圖像的定位與分割[D]. 查艷麗.北京交通大學(xué) 2009
[4]MRI脊柱圖像椎間盤分割及定位算法研究[D]. 趙燕燕.北京交通大學(xué) 2008



本文編號：3315507