本文關鍵詞：MRI腦部血管分割與可視化軟件設計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography,MRA)因其安全與無創(chuàng)性,被廣泛地應用于腦血管疾病的診斷中。醫(yī)院臨床上常以二維或三維腦血管影像來進行觀察與診斷,現(xiàn)有的腦血管可視化軟件一般與磁共振設備配套,軟件價格昂貴且大多集中于如SIEMENS、GE等行業(yè)巨頭中。國內某磁共振設備廠家在進行腦血管三維可視化時,對磁共振腦血管影像直接進行三維重建,未經過血管分割、提取等過程,由于其設備成像質量較差,分辨率較低,對脂肪、顱骨等組織的抑制不明顯,使得三維重建后的腦血管被其它組織所遮擋,影響腦血管形態(tài)的觀察,重建效果不理想。開發(fā)具有自主知識產權,與磁共振設備配套的高質量的腦血管三維可視化軟件已成為該生產廠家的迫切需求。針對磁共振設備生產廠家提供的腦血管影像分辨率低、成像質量較差的特點,本文完成了腦血管分割與可視化軟件設計的預研工作。本文的主要研究內容包括以下幾個方面:1、介紹了當前常用的腦血管分割方法,針對廠家提供的腦血管影像數(shù)據特點,本文重點討論了基于閾值的腦血管分割方法,分析了最大類間方差法與基于二維直方圖最大類間方差法進行腦血管分割存在的問題,設計了一種基于多閾值最大類間方差法與Hessian矩陣的腦血管分割方法。并分別對其分割結果進行了比較分析。2、針對生產廠家的設計要求,本文在對腦血管可視化軟件設計進行需求分析的基礎上,提出了腦血管可視化軟件的總體設計方案。本文采用了先對磁共振腦血管影像進行圖像濾波、腦血管增強和顱骨去除等預處理操作,然后使用基于多閾值最大類間方差法和Hessian矩陣的分割算法進行腦血管分割,最后采用體繪制算法完成腦血管三維可視化的技術路線。3、完成了腦血管可視化軟件主要功能模塊設計。包括圖像數(shù)據讀取模塊,實現(xiàn)DICOM格式的腦血管影像序列讀取;預處理模塊,主要實現(xiàn)了圖像濾波、腦血管增強和顱骨去除等;腦血管分割模塊,對預處理后的腦血管圖像進行血管分割提取;可視化模塊,實現(xiàn)基于合成體繪制算法和最大密度投影算法等兩種體繪制算法的腦血管三維可視化;交互模塊實現(xiàn)了三維腦血管重切片、手動分割和顏色渲染等交互功能。4、完成了腦血管可視化軟件功能模塊測試分析。通過對各個功能模塊的測試,該軟件能較好的完成腦血管分割,通過體繪制算法三維重建后能夠形象地展現(xiàn)腦血管的形態(tài),且實現(xiàn)三維腦血管的旋轉、縮放以及重切片,手動分割和顏色渲染等。與廠家提供的腦血管可視化結果相比,本文設計效果有了較大的改進,基本達到了預期的設計要求。
【關鍵詞】：磁共振 腦血管造影 血管分割 最大類間方差法 三維重建
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R445.2;R743
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題背景和研究意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 腦血管分割研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 腦血管可視化研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文研究內容與結構15-17
• 第二章 腦血管分割方法研究17-33
• 2.1 腦血管分割方法簡介17-18
• 2.2 基于最大類間方差法的腦血管分割算法分析18-21
• 2.3 基于二維直方圖最大類間方差法的腦血管分割算法分析21-24
• 2.4 一種基于多閾值Otsu與Hessian矩陣的腦血管分割算法設計24-30
• 2.4.1 Otsu算法多閾值設計的必要性分析24-25
• 2.4.2 基于多閾值Otsu算法的腦血管分割25-27
• 2.4.3 Hessian矩陣在腦血管增強過濾中的作用27-28
• 2.4.4 基于多閾值Otsu與Hessian矩陣的腦血管分割算法設計28-30
• 2.5 實驗結果與分析30-32
• 2.5.1 實驗數(shù)據30-31
• 2.5.2 實驗結果與分析31-32
• 2.6 本章小結32-33
• 第三章 腦血管可視化軟件總體方案設計與分析33-44
• 3.1 腦血管可視化軟件需求分析33-36
• 3.2 腦血管可視化軟件設計目標36-37
• 3.3 腦血管可視化軟件總體框架設計37-39
• 3.3.1 開發(fā)平臺37-38
• 3.3.2 系統(tǒng)結構38
• 3.3.3 設計流程38-39
• 3.4 腦血管可視化軟件界面設計39-40
• 3.5 腦血管可視化軟件技術路線分析40-42
• 3.6 本章小結42-44
• 第四章 腦血管可視化軟件主要功能模塊設計與實現(xiàn)44-69
• 4.1 腦血管圖像讀取模塊設計與實現(xiàn)44-46
• 4.2 預處理模塊設計與實現(xiàn)46-52
• 4.2.1 腦血管圖像噪聲抑制46-48
• 4.2.2 腦血管圖像目標增強48-50
• 4.2.3 顱骨去除50-52
• 4.3 腦血管分割模塊設計與實現(xiàn)52-54
• 4.4 可視化模塊設計與實現(xiàn)54-63
• 4.4.1 三維可視化中體繪制算法簡介54-56
• 4.4.2 基于合成體繪制算法的腦血管三維可視化56-58
• 4.4.3 基于最大密度投影算法的腦血管三維可視化58-59
• 4.4.4 可視化流程59-61
• 4.4.5 腦血管重建結果與分析61-63
• 4.5 交互模塊設計與實現(xiàn)63-68
• 4.5.1 腦血管的三維重切片64-65
• 4.5.2 腦血管的手動分割65-66
• 4.5.3 腦血管的顏色渲染66-68
• 4.6 本章小結68-69
• 第五章 腦血管可視化軟件測試與分析69-76
• 5.1 軟件測試概述69
• 5.2 腦血管可視化軟件測試方案設計69-71
• 5.3 腦血管可視化軟件實例測試與分析71-75
• 5.4 本章小結75-76
• 第六章 總結與展望76-78
• 6.1 全文總結76
• 6.2 需要進一步研究的工作76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻79-83

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本文編號：489608