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基于變分法的PET/CT腫瘤分割算法研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-27 06:58
  PET(Positron Emission Tomography)是一種分子水平功能成像技術(shù),能描述病變組織與正常組織代謝功能上的差異。PET成像能有效檢測(cè)人體組織的早期病變,已成為癌癥早期診斷和治療的重要工具。精確分割PET圖像中的腫瘤區(qū)域?qū)Π┌Y治療非常重要,它能確保在放療過程中將放射劑量最大程度地作用于癌癥組織,同時(shí)減少對(duì)周圍正常組織和重要器官的傷害。然而,由于部分容積效應(yīng)的影響,PET圖像中的腫瘤邊緣是模糊的,且PET圖像具有高噪聲和強(qiáng)度不均勻的特點(diǎn),精確分割PET圖像中的腫瘤區(qū)域非常困難。CT(Computed Tomography)是一種解剖成像技術(shù),提供人體的組織結(jié)構(gòu)信息,比PET成像的分辨率高,結(jié)合PET和CT圖像的互補(bǔ)信息能提高腫瘤的分割精度。本文主要研究如何根據(jù)PET和CT圖像的特性設(shè)計(jì)先進(jìn)的腫瘤分割方法。PET圖像的模糊特性和高噪聲特性導(dǎo)致精確定位腫瘤邊緣異常困難,考慮到圖像復(fù)原和目標(biāo)分割具有相互促進(jìn)的關(guān)系,本文將全變分半盲解卷積方法和Mumford-Shah(MS)分割方法集成到一個(gè)變分框架中,設(shè)計(jì)了一個(gè)可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)PET圖像復(fù)原、腫瘤分割和模糊核估計(jì)的變分模型,... 

【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)】:155 頁

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

基于變分法的PET/CT腫瘤分割算法研究


(a)PET/CT掃描儀[22]

感興趣區(qū)域,圖像,腫瘤,模糊核


校正過程;De Bernardi 等[75]進(jìn)一步探索了這種思路,使用最大似然重建算法校正部分容積效應(yīng),使用 K 均值聚類方法分割腫瘤,并使得這兩個(gè)過程交替進(jìn)行。這類方法都只適合分割簡(jiǎn)單的勻質(zhì)腫瘤,不適合分割復(fù)雜的異質(zhì)腫瘤,并且這類方法要求成像過程中的模糊核函數(shù)是已知的,而 PET 成像過程的模糊核函數(shù)是未知的,所以研究更有效的能有效處理 PET 圖像部分容積效應(yīng)的分割方法具有重大意義。1.2.2 PET/CT 多模態(tài)腫瘤分割方法概述如本文上一節(jié)所述,PET 圖像提供人體的功能和新陳代謝信息。在 PET 圖像中,惡性腫瘤和正常組織間有較高的對(duì)比度(如圖 1-2(a)和(c)所示),但是 PET 成像系統(tǒng)的空間分辨率很低,這導(dǎo)致 PET 圖像中的腫瘤邊緣通常是模糊的(如圖 1-2(e)和(g)所示)。此外,腫瘤對(duì)放射性示蹤劑攝取的異質(zhì)性會(huì)導(dǎo)致 PET 圖像中腫瘤區(qū)域強(qiáng)度不均勻(如圖 1-2(c)和(g)所示)。這些原因都嚴(yán)重影響了單模 PET圖像的分割精度。

模糊核,復(fù)原圖,值分布,模型優(yōu)化


(g)(h)(i)圖 2-3 一個(gè) FWHM 值為 6mm,SBR 為 2:1,目標(biāo)半徑為 4mm 的數(shù)字仿真數(shù)據(jù)的復(fù)原、分割模糊核估計(jì)結(jié)果:(a)原模糊圖像,(b)原模糊圖像中紅色水平線上各點(diǎn)的體素值分布,(c)實(shí)的模糊核,(d)復(fù)原圖像,(e)復(fù)原圖像中紅色水平線上各點(diǎn)的體素值分布,(f)估計(jì)出的糊核,(g)真實(shí)的清晰圖像,(h)模型優(yōu)化過程中 σ1的收斂曲線,(i)模型優(yōu)化過程中 σ2的收曲線。圖 2-3 展示了 FWHM 值為 6mm、SBR 為 2:1、目標(biāo)半徑為 4mm 的數(shù)字仿真據(jù)的復(fù)原、分割和模糊核估計(jì)結(jié)果。原模糊圖像中紅色水平線上(圖 2-3(a))各的體素值分布近似于一個(gè)高斯函數(shù)(圖 2-3(b)),這說明目標(biāo)邊緣是模糊的。圖 2(d)顯示,本章方法得到的復(fù)原圖像在視覺水平上和真實(shí)的清晰圖像(圖 2-3(g一模一樣。復(fù)原圖像中紅色水平線上各點(diǎn)的體素值分布(圖 2-3(e))也表明,本方法獲得了很好的復(fù)原結(jié)果。估計(jì)出的高斯模糊核不同方向的核寬分別是σ1=2.78m

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)成像技術(shù)-PET/CT的臨床應(yīng)用價(jià)值[J]. 王榮福,王飛.  腫瘤學(xué)雜志. 2017(06)
[2]18F-FDG PET/CT在急性白血病診治中的臨床應(yīng)用進(jìn)展[J]. 趙靖,王榮福.  腫瘤學(xué)雜志. 2017(06)
[3]PET/CT在甲狀腺癌的臨床應(yīng)用進(jìn)展[J]. 孫麗昕,王榮福.  腫瘤學(xué)雜志. 2017(06)
[4]18F-FDG PET/CT在心臟腫瘤診斷的臨床應(yīng)用價(jià)值[J]. 盧霞,孟晶晶,柏江,王蒨,張曉麗,王榮福.  腫瘤學(xué)雜志. 2017(06)
[5]PET/CT設(shè)備的成像原理及技術(shù)發(fā)展方向[J]. 金鑫,張勇.  中國醫(yī)療器械信息. 2016(03)
[6]多模態(tài)影像技術(shù)在臨床中的應(yīng)用進(jìn)展[J]. 佟正灝,王榮福.  CT理論與應(yīng)用研究. 2014(04)

博士論文
[1]多模態(tài)腫瘤圖像聯(lián)合分割方法研究[D]. 蔣君.南方醫(yī)科大學(xué) 2014
[2]正電子發(fā)射斷層成像中的數(shù)學(xué)模型與算法[D]. 滕月陽.東北大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于隨機(jī)森林和BSS特征的PET-CT肺腫瘤分割[D]. 蔣雪晴.蘇州大學(xué) 2016
[2]基于隨機(jī)游走和圖割算法的PET-CT肺腫瘤分割[D]. 鞠薇.蘇州大學(xué) 2015
[3]基于分?jǐn)?shù)階水平集的PET心臟圖像分割算法研究[D]. 張叢嶸.東北大學(xué) 2013



本文編號(hào):3611999

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