本文關鍵詞：基于MRI的腦腫瘤圖像分割研究

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【摘要】：腦腫瘤分割在疾病的輔助診斷、治療方案規(guī)劃以及手術導航中扮演著重要的角色。部分患有惡性腦腫瘤的病人通常只有非常短的預期壽命,而制定合適的治療計劃是提高患者生活質(zhì)量的關鍵。由于磁共振成像具有高度的軟組織分辨率,因此在臨床上廣泛使用磁共振成像技術評估腫瘤。然而大量數(shù)據(jù)的出現(xiàn),加上手動分割的經(jīng)驗誤差,因此越來越需要自動和可靠的腦腫瘤分割方法。本文首先系統(tǒng)的介紹了腦腫瘤MRI圖像分割技術的發(fā)展和當前最新的研究現(xiàn)狀,以及腦腫瘤分割的難點,然后詳細介紹并推導了實驗采用的稀疏編碼與字典學習理論。針對磁共振圖像特征間的非線性相關性,本文采用三維FLAIR模態(tài)的MRI數(shù)據(jù),提出了基于灰度特征和核稀疏編碼的全自動腦腫瘤分割方法。為了捕獲磁共振圖像中的非線性特征,采用核字典學習方法對腫瘤和非腫瘤區(qū)域分別建模學習出兩個字典,將最終結果分割為腫瘤區(qū)域和非腫瘤區(qū)域,并對分割結果進行了分析和評估。為了研究不同特征對基于核稀疏編碼與字典學習的分割方法的影響,本文提出一種基于高階統(tǒng)計特征和核稀疏編碼的全自動腦腫瘤分割方法。通過提取磁共振圖像目標像素點及周邊區(qū)域計算出一階和二階統(tǒng)計特征代替前邊采用灰度特征作為特征向量。最后,為了滿足比賽的要求并與排行榜的最新方法對比,本文提出了基于多模態(tài)的腦腫瘤分割方法。多模態(tài)腦腫瘤分割大賽(BRATS)提供了多個模態(tài)的數(shù)據(jù),多模態(tài)數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)過線性對準,空間分辨率為1mm。大賽所提供的標簽將腫瘤區(qū)域劃分為了5個類別,并且提供了三種分割結果的評估,即完整腫瘤區(qū)域、腫瘤核心區(qū)域和增強型腫瘤區(qū)域。由于不同類型的腫瘤在不同模態(tài)下會有不同的表現(xiàn),因此首先對預處理之后的多個模態(tài)磁共振圖像進行k均值聚類算法選擇出可能性的腫瘤區(qū)域,然后分別構建五個字典。為了評估分割性能,分割結果上傳到大賽的在線評估系統(tǒng),Dice Score,PPV,Sensitivity和Kappa四個指標被用于評估分割結果。MRI圖像中相鄰像素點及周邊區(qū)域存在著高度的相關性,利用局部圖像塊對腫瘤區(qū)域與非腫瘤區(qū)域進行建模研究取得了顯著的成功。然而每個MRI模態(tài)對病理組織都具有不同方面的敏感性,多模態(tài)MRI圖像數(shù)據(jù)之間仍然存在著某種相關性,采用多模態(tài)數(shù)據(jù)增加特征數(shù)量理論上可以明顯改善腫瘤分割特性。另外采用高階統(tǒng)計特征的分割方法與采用基于灰度特征的分割方法相比需要更少的字典原子數(shù)目就能達到很高的分割準確率,然而卻需要更多的時間消耗,顯然后者擁有更高的性價比。實驗結果表明本文所提出的方法在腦腫瘤分割上有不錯的表現(xiàn)。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R739.41;R445.2;TP391.41

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