【摘要】：嗅覺在人的日常生活中有著至關(guān)重要的影響,而解剖學(xué)研究證實嗅球在嗅覺的傳輸和形成中起到了類似中轉(zhuǎn)站的作用,大量研究和臨床實驗證明,嗅球的容積很大程度上可以反映嗅覺的靈敏度。而最近的研究數(shù)據(jù)顯示,嗅覺的異常或缺失可能與大腦顳葉區(qū)或海馬等神經(jīng)結(jié)構(gòu)的病變有著一定聯(lián)系,并可能作為中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病,如阿茲海默癥,帕金森綜合癥和精神分裂癥等的早期癥狀出現(xiàn),而顱腦外傷和Kallmann綜合癥等引起的嗅覺損傷也有可能在嗅球體積的減小或嗅溝的缺失上有所反映。因此,嗅球容積的測量對這些神經(jīng)系統(tǒng)疾病的預(yù)測和檢查有著突出的價值。 由于嗅球及嗅束的位置較深,現(xiàn)有的臨床檢查技術(shù)無法活體檢測到,隨著磁共振(MRI)技術(shù)的發(fā)展與臨床應(yīng)用,尤其是高分辨率磁共振成像為嗅球體積測量提供了較理想的檢查方法。通過設(shè)計不同的成像序列,并結(jié)合生理學(xué)上的特點如擴散、流動等,MR影像可以有效突出病變組織并使之與正常組織區(qū)分開,對腦部和軟組織成像尤其優(yōu)于其他成像設(shè)備。 醫(yī)學(xué)影像分割作為一種輔助醫(yī)療手段,是對腦部組織結(jié)構(gòu)在三維空間進行體積和位置標定,構(gòu)建解剖學(xué)結(jié)構(gòu)圖譜和手術(shù)導(dǎo)航和可視化研究的基礎(chǔ),對于腦中異常組織定位、腦解剖結(jié)構(gòu)分析等具有重要意義和臨床應(yīng)用價值。醫(yī)學(xué)影像分割具有模糊性,多模態(tài)性,不確定性和局部體效應(yīng)等特點,因此分割算法復(fù)雜多樣,對結(jié)果精確度的要求高,基于模型的分割算法在這里更加實用,如近年來發(fā)展迅速的活動輪廓模型就是一個很好的研究方向。本文詳細研究了Snake模型,和后來加入水平集方法,融合區(qū)域信息的Chan-Vese模型的原理,尤其是在物理和數(shù)學(xué)上的意義,并結(jié)合種子點方法在Chan-Vese模型的分割結(jié)果的基礎(chǔ)上,成功實現(xiàn)了半自動提取嗅球并計算其容積的方法。 本項目來源于國家自然科學(xué)基金和863項目對中國人數(shù)字腦結(jié)構(gòu)模型的研究,得到了北京宣武醫(yī)院臨床醫(yī)生的大力支持,提供了大量實驗數(shù)據(jù),并對本算法提取嗅球的精確性做了驗證。本文對21組健康志愿者進行嗅球提取,并對其容積做了統(tǒng)計學(xué)分析,證明整體分割較為準確,接近正常成人嗅球的真實容積,可以作為以后大樣本疾病篩查和腦部中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病,如阿茲海默癥的早期診斷的輔助手段,在臨床上有著較大應(yīng)用價值。
【圖文】：

圖2.16種子點區(qū)域生長過程Fig.2.16 Seeded region grow ing基于特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要是對特征空間的聚類分割方法進行改造。特征空間聚分割方法關(guān)鍵的問題是有效的特征參數(shù)的提取和聚類方法的構(gòu)造。有效的特征提取方有很多，大致上可以分為四種，即幾何特征方法、統(tǒng)計特性方法、信號特性方法和基圖像模型的方法。相比于一般的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打破了傳統(tǒng)聚類方法的限制，成為尋找聚新方法的基礎(chǔ)。統(tǒng)計法是通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計理論，對不同組織的像素灰度值統(tǒng)計密度函數(shù)，并以高斯密函數(shù)來表達，同時引入馬爾科夫隨機場(Markov Random Field, MRF)來模擬圖像鄰域素的空間相互約束。針對醫(yī)學(xué)圖像分割，，由于人體組織解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及軟組織的易變性，組織與灶之間邊界的模糊性，和由于技術(shù)上的原因帶來的噪聲信號模糊了圖像中目標邊界的頻信號，以及人體內(nèi)部組織的螺動等生理現(xiàn)象造成了圖像在一定程度上的模糊效應(yīng)，生了一種基于模糊集合和邏輯的分割方法是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，利用隸屬度值決定圖中由于信息不全面、不準確、含糊、矛盾等造成的不確定性問題。目前，模糊技術(shù)在像分割中應(yīng)用的一個顯著特點就是它能和現(xiàn)有的許多圖像分割方法相結(jié)合，形成一系
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：R445.2;TP391.41

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本文編號：2697950