本文關(guān)鍵詞：MRI腦部血管分割與可視化軟件設(shè)計(jì)，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(wú)創(chuàng)性,被廣泛地應(yīng)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(lái)進(jìn)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(shè)備配套,軟件價(jià)格昂貴且大多集中于如SIEMENS、GE等行業(yè)巨頭中。國(guó)內(nèi)某磁共振設(shè)備廠家在進(jìn)行腦血管三維可視化時(shí),對(duì)磁共振腦血管影像直接進(jìn)行三維重建,未經(jīng)過(guò)血管分割、提取等過(guò)程,由于其設(shè)備成像質(zhì)量較差,分辨率較低,對(duì)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(kāi)發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán),與磁共振設(shè)備配套的高質(zhì)量的腦血管三維可視化軟件已成為該生產(chǎn)廠家的迫切需求。針對(duì)磁共振設(shè)備生產(chǎn)廠家提供的腦血管影像分辨率低、成像質(zhì)量較差的特點(diǎn),本文完成了腦血管分割與可視化軟件設(shè)計(jì)的預(yù)研工作。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:1、介紹了當(dāng)前常用的腦血管分割方法,針對(duì)廠家提供的腦血管影像數(shù)據(jù)特點(diǎn),本文重點(diǎn)討論了基于閾值的腦血管分割方法,分析了最大類(lèi)間方差法與基于二維直方圖最大類(lèi)間方差法進(jìn)行腦血管分割存在的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于多閾值最大類(lèi)間方差法與Hessian矩陣的腦血管分割方法。并分別對(duì)其分割結(jié)果進(jìn)行了比較分析。2、針對(duì)生產(chǎn)廠家的設(shè)計(jì)要求,本文在對(duì)腦血管可視化軟件設(shè)計(jì)進(jìn)行需求分析的基礎(chǔ)上,提出了腦血管可視化軟件的總體設(shè)計(jì)方案。本文采用了先對(duì)磁共振腦血管影像進(jìn)行圖像濾波、腦血管增強(qiáng)和顱骨去除等預(yù)處理操作,然后使用基于多閾值最大類(lèi)間方差法和Hessian矩陣的分割算法進(jìn)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(shù)路線。3、完成了腦血管可視化軟件主要功能模塊設(shè)計(jì)。包括圖像數(shù)據(jù)讀取模塊,實(shí)現(xiàn)DICOM格式的腦血管影像序列讀取;預(yù)處理模塊,主要實(shí)現(xiàn)了圖像濾波、腦血管增強(qiáng)和顱骨去除等;腦血管分割模塊,對(duì)預(yù)處理后的腦血管圖像進(jìn)行血管分割提取;可視化模塊,實(shí)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(shí)現(xiàn)了三維腦血管重切片、手動(dòng)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(cè)試分析。通過(guò)對(duì)各個(gè)功能模塊的測(cè)試,該軟件能較好的完成腦血管分割,通過(guò)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(shí)現(xiàn)三維腦血管的旋轉(zhuǎn)、縮放以及重切片,手動(dòng)分割和顏色渲染等。與廠家提供的腦血管可視化結(jié)果相比,本文設(shè)計(jì)效果有了較大的改進(jìn),基本達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)要求。
【關(guān)鍵詞】：磁共振 腦血管造影 血管分割 最大類(lèi)間方差法 三維重建
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)內(nèi)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?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)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(jiǎn)介17-18
• 2.2 基于最大類(lèi)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(lèi)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(shè)計(jì)24-30
• 2.4.1 Otsu算法多閾值設(shè)計(jì)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(qiáng)過(guò)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(shè)計(jì)28-30
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-32
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)30-31
• 2.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析31-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第三章 腦血管可視化軟件總體方案設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)目標(biāo)36-37
• 3.3 腦血管可視化軟件總體框架設(shè)計(jì)37-39
• 3.3.1 開(kāi)發(fā)平臺(tái)37-38
• 3.3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)38
• 3.3.3 設(shè)計(jì)流程38-39
• 3.4 腦血管可視化軟件界面設(shè)計(jì)39-40
• 3.5 腦血管可視化軟件技術(shù)路線分析40-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 第四章 腦血管可視化軟件主要功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-69
• 4.1 腦血管圖像讀取模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-46
• 4.2 預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)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(biāo)增強(qiáng)48-50
• 4.2.3 顱骨去除50-52
• 4.3 腦血管分割模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)52-54
• 4.4 可視化模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)54-63
• 4.4.1 三維可視化中體繪制算法簡(jiǎn)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(jié)果與分析61-63
• 4.5 交互模塊設(shè)計(jì)與實(shí)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(dòng)分割65-66
• 4.5.3 腦血管的顏色渲染66-68
• 4.6 本章小結(jié)68-69
• 第五章 腦血管可視化軟件測(cè)試與分析69-76
• 5.1 軟件測(cè)試概述69
• 5.2 腦血管可視化軟件測(cè)試方案設(shè)計(jì)69-71
• 5.3 腦血管可視化軟件實(shí)例測(cè)試與分析71-75
• 5.4 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 全文總結(jié)76
• 6.2 需要進(jìn)一步研究的工作76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83

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