發(fā)布時間：2020-09-01 13:47

　　 前列腺癌位列男性因惡性腫瘤而死亡的第二大病因。科學家們一直在研究如何減少該疾病帶來的健康威脅。廣泛應(yīng)用于醫(yī)學診療過程中的醫(yī)學成像技術(shù)對疾病的診斷和治療技術(shù)的快速發(fā)展起了很大的作用。典型的醫(yī)學成像技術(shù)包括超聲、計算機斷層掃描、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)和正電子發(fā)射斷層成像,其中大多數(shù)都會受到噪聲和采樣方式的制約。對這些成像結(jié)果的分析主要依賴于放射科醫(yī)師的主觀解釋。準確分割前列腺在大量的醫(yī)學影像應(yīng)用中具有重要的地位,對于前列腺體積的計算、惡性腫瘤生長規(guī)律的分析、前列腺癌的治療和治療后的隨訪檢查等方面具有不可替代的作用。雖然在MRI中進行前列腺分割較其他成像方式略為簡單,但是在醫(yī)學圖像中進行前列腺的分割仍舊是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù),其主要困難在于MRI圖像采集期間的信號強度不均勻以及前列腺本身形狀的差異性巨大。由于這些現(xiàn)實的約束,在圖像中進行前列腺分割往往是非常耗時并且其準確性也無法確保,因此在許多臨床研究中經(jīng)常成為一個主要的障礙。在本論文中,我們研究了基于圖論的隨機游走(random walker,RW)的前列腺分割算法,該算法結(jié)合了前列腺MRI圖像中的強度特征及其形狀變化,對MRI圖像中的前列腺進行分割。該方法針對不完整輪廓的物體分割具有穩(wěn)定性并對其進行了相應(yīng)的優(yōu)化。由于RW算法需要用戶在前列腺區(qū)域的前景和背景中預(yù)分割稱為種子的小區(qū)域,因此往往被設(shè)計為交互式的分割算法,RW隨后會將整個前列腺區(qū)域完成地分割出來。論文的主要工作分為兩個階段。在第一階段,我們首先采用圖集的方法生成圖像空間中的前列腺區(qū)域概率圖。在前列腺MRI圖片中選擇具有清晰可見前列腺的切片,并且手工標志出前列腺輪廓,用于圖集構(gòu)造的基本素材。將標記出前列腺輪廓的圖像中統(tǒng)一像素尺寸,使得圖像的尺度標準化。然后采用非剛性變換的方式將手工生成的前列腺輪廓堆疊在一起,從而形成在同一圖像空間中不同像素屬于前列腺的概率圖。根據(jù)概率圖中的概率的等位線可以確定兩個閾值,分別提取前列腺內(nèi)部(前景)種子和外部(背景)種子。在圖集中生成的這兩類種子點隨后成為隨機游走算法中的初始化種子。在算法的第二階段,作為對比的參照標準,采用手動生成的初始化種子完成隨機游走算法對前列腺的分割。由于主觀的選擇往往能夠?qū)⒊跏蓟姆N子準確地放置在目標區(qū)域內(nèi),隨后的隨機游走算法可以準確地分割出前列腺的輪廓。通過該方法的一種圖論的采樣方法,在圖像域內(nèi)逐一對未標記的種子進行分析,將相關(guān)的種子作為圖中節(jié)點進行考慮,從而給未標記種子賦予標簽。隨后對種子間邊緣的權(quán)重進行設(shè)定,以便計算關(guān)于兩個種子之間是否存在前列腺輪廓。上述兩種種子初始化方法都能夠幫助RW算法完成前列腺輪廓的提取。與手工標記的前列腺輪廓相比較,并使用Dice相似系數(shù)和Jaccard系數(shù)作為評價指標,基于自動種子的RW的Dice相似系數(shù)和Jaccard系數(shù)分別為0.81和0.68,而基于手工種子初始化的RW得到的分割結(jié)果,其Dice相似系數(shù)和Jaccard系數(shù)分別為0.88和0.75。這些指標表明MRI圖像中采用RW算法能夠成功地將前列腺準確地分割出來。
【學位單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R445.2;R737.25;TP391.41

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