本文關(guān)鍵詞：基于水平集方法和模糊模型的醫(yī)學(xué)圖像分割算法研究

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【摘要】：目前,醫(yī)學(xué)影像技術(shù)已經(jīng)成為臨床治療不可缺少的手段之一。然而由于醫(yī)學(xué)圖像具有對比度低、個體差異大和多模態(tài)等特點(diǎn),導(dǎo)致醫(yī)學(xué)圖像分割仍舊是一個未解決的難題。據(jù)統(tǒng)計,心血管疾病是致死率最高的病癥,而心臟核磁共振(MR)圖像作為一種廣泛應(yīng)用的非入侵式心臟評估方式,其心室分割的準(zhǔn)確性直接影響醫(yī)生對病情的診斷。因此,本文應(yīng)用三種基于水平集法的模型對左、右心室MR圖像的分割進(jìn)行了探索。除了心血管疾病,癌癥也成為至今為止高致死率的疾病之一。對淋巴結(jié)CT圖像和PET/CT圖像的評估在癌癥診斷、分期、制定手術(shù)計劃以及預(yù)后等起著至關(guān)重要的作用。本文先定義了腹部和盆腔淋巴區(qū)域,然后應(yīng)用AAR模糊模型對腹部和盆腔CT圖像淋巴區(qū)域進(jìn)行識別,最后在形狀信息的基礎(chǔ)上,對已識別的淋巴區(qū)域PET/CT圖像中的淋巴結(jié)分別進(jìn)行了探測和分割。首先,我們應(yīng)用保持凸性水平集法,對左心室心內(nèi)膜MR圖像進(jìn)行分割。本模型可以保持左心室輪廓線為凸形,進(jìn)而避免0水平集在水平集迭代過程中,遇到例如乳頭肌等因素而陷入局部收斂導(dǎo)致輪廓線變?yōu)榘夹蔚那闆r。當(dāng)輪廓為凸形時,保凸性項系數(shù)變?yōu)?,這時曲線由圖像自身能量決定;當(dāng)輪廓為凹形時,圖像自身能量項系數(shù)變?yōu)?,而保持凸性項驅(qū)使輪廓線變?yōu)橥剐?從而達(dá)到左心室心內(nèi)膜的分割目的。實驗結(jié)果可以表明,保持凸性水平集模型在分割MR左心室圖像中可以準(zhǔn)確地捕獲心內(nèi)膜輪廓曲線。其次,我們提出在DRLSE基礎(chǔ)上的延伸——雙層DRLSE水平集模型同時分割左、右心室心內(nèi)膜和心外膜MR圖像。用DRLSE模型作為預(yù)分割,得到的心內(nèi)膜輪廓作為雙層DRLSE方法的初始化曲線。左、右心室的心內(nèi)、外膜分別用雙層DRLSE模型中的0水平集和k水平集表示。雙層DRLSE模型中的能量項可以保證0水平集和k水平集的輪廓線是光滑的,并且在迭代過程中兩條輪廓線之間的距離保持平穩(wěn)變化。通過MICCAI 2009,MICCAI 2012和MICCAI 2013心臟MR圖像數(shù)據(jù)集的測試得出,雙層DRLSE水平集模型同時分割左、右心室MR圖像是有效可靠的。再次,我們應(yīng)用DR2LS模型分割左、右心室的心內(nèi)、外膜MR圖像。應(yīng)用DRLSE模型作為預(yù)分割,得到的心內(nèi)膜輪廓作為DR2LS模型的初始化曲線。心內(nèi)膜和心外膜用DR2LS水平集模型中的0水平集和k水平集分別表示。DR2LS模型中的數(shù)值項可以解決MR圖像中的灰度不均勻性,同時其距離約束項也可保證0水平集和k水平集迭代過程中距離變化的平穩(wěn)性。實驗結(jié)果表明,應(yīng)用DRLSE作為預(yù)分割,再用DR2LS同時分割左、右心室的心內(nèi)膜和心外膜可以有效解決MR圖像中出現(xiàn)的灰度不均勻性,保持了兩條輪廓線間的解剖結(jié)構(gòu),得到了較好的分割結(jié)果。然后,我們對腹部和盆腔淋巴區(qū)域進(jìn)行定義,共計腹部10個淋巴區(qū)域和盆腔10個淋巴區(qū)域。應(yīng)用AAR模糊模型對已定義的淋巴區(qū)域CT圖像建模,在得到最優(yōu)化層級結(jié)構(gòu)后,對腹部和盆腔淋巴區(qū)域CT圖像進(jìn)行識別。為了達(dá)到最優(yōu)識別結(jié)果,我們將器官與器官、淋巴區(qū)域與淋巴區(qū)域相結(jié)合。測試結(jié)果表明,我們識別淋巴區(qū)域的定位誤差在2-3個像素內(nèi),識別結(jié)果令人滿意。最后,應(yīng)用AAR淋巴區(qū)域的建模結(jié)果識別PET/CT圖像的腹部和盆腔淋巴區(qū)域。然后對已識別的淋巴區(qū)域內(nèi)的病變淋巴結(jié)進(jìn)行探測和分割。在已識別的淋巴區(qū)域里,結(jié)合球形濾波信息、CT閾值分割、PET閾值分割對淋巴結(jié)進(jìn)行初步探測,并用球形還原淋巴結(jié)輪廓;利用雙樹復(fù)小波矩形狀信息對已識別的淋巴結(jié)做進(jìn)一步精確探測,并用DRLSE水平集模型對已探測的淋巴結(jié)邊緣進(jìn)行描繪,達(dá)到完整分割的目的。計算分割得到的淋巴結(jié)的SUV值與ROVER軟件得到的SUV值進(jìn)行比較得出,我們的方法分割病變淋巴結(jié)在臨床應(yīng)用中是有效可靠地。通過對左、右心室MR圖像分割的實驗結(jié)果和淋巴結(jié)PET/CT圖像分割的實驗結(jié)果分析可以得出,本文提出的基于水平集方法和模糊模型的醫(yī)學(xué)圖像分割算法是可行有效地。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1303134