本文關鍵詞：磁共振成像灰度不均勻性校正算法的研究

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【摘要】：腦組織結構,包括腦組織結構的形態(tài)、體積、密度等,是腦功能活動的依托和載體,一直是生物醫(yī)學研究的重點和熱點。醫(yī)學影像學的發(fā)展與進步,為腦組織結構的研究提供了有效的手段。磁共振成像技術(magnetic resonance imaging,MRI)以其無創(chuàng)性、無放射性、空間分辨率高、軟組織分辨率好等優(yōu)點已經被廣泛應用于腦疾病的臨床診斷及基礎研究中,并取得了大量重要的研究成果。腦結構圖像處理方法是醫(yī)學影像研究的重點。最初的醫(yī)學影像分析基本上是基于醫(yī)生讀片的定性分析,經過多年的研究以后,出現了基于感興趣區(qū)(region of interest,ROI)的定量分析,目前,使用最為廣泛的是逐像素形態(tài)學分析方法(voxel-based morphometry,VBM)。MRI腦成像數據分析的目的是從圖像中提取出與病變相關的灰度發(fā)生改變的區(qū)域。然而,MRI的圖像強度不僅僅受到病變區(qū)域的影響,還會受到諸如環(huán)境噪聲、尤其是射頻線圈等因素的影響。射頻線圈是磁共振成像儀中用于發(fā)射激發(fā)信號和接受磁共振信號的部件。表面線圈是一種重要的接收線圈,由于其信噪比高和偽影效應低等優(yōu)點而得到廣泛應用。然而,由于表面線圈在被試的同一側接收信號,因此,離線圈越近的腦組織結構的圖像信號越高,也就是表面線圈會帶來嚴重的深度效應,尤其是在高場的動物MRI成像設備中,這種深度效應表現的更為明顯。由表面線圈引起的圖像灰度的不均勻性會混雜在由病變引起的不均勻性之中,破壞了圖像本身的像素灰度值,為圖像分析引入嚴重的誤差,因此,對于由表面線圈引起的圖像灰度不均勻性的校正是對MRI腦結構成像進行準確分析的前提和保證,也是本論文工作的重點和難點。目前,對于MRI表面線圈灰度不均勻性校正方法的研究已經廣泛開展,如基于圖像分割的校正算法和曲面擬合的校正算法,然而這兩種校正算法的精度依賴于先驗知識,客觀性較低;基于濾波的校正方法雖然提高了客觀性,然而卻容易產生矯枉過正的情況從而會破壞圖像的信號。因此,建立客觀的且行之有效的由MRI表面線圈引起的灰度不均勻性的校正算法仍然是亟待解決的問題。本論文提出基于水模的MRI圖像對大鼠腦結構MRI圖像進行校正。首先對水模進行MRI成像,然后使用曲面擬合算法,擬合表面線圈的不均勻場方程,重建出不均勻性場,建立圖像灰度不均勻性的校正模型,最后,利用這個校正模型對大鼠的MRI腦結構圖像進行校正,并通過與體線圈成像結果以及傳統校正方法的比較對本文所建立的方法進行評估。評估結果表明,本論文所建立的方法能夠準確的完成MRI圖像灰度不均勻性的校正。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R445.2;TP391.41

【引證文獻】

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1 楊青;紋理圖像局部灰度自動校正及其在葉脈分割中的應用研究[D];東華理工大學;2016年

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本文編號：1296048