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兒童腦部三維核磁共振圖像的分割

發(fā)布時(shí)間:2020-09-11 16:06
   磁共振成像(MRI)作為臨床輔助診斷的不可缺少的工具,已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中的一種重要成像手段。MRI通過(guò)高質(zhì)量的圖像顯示為醫(yī)療診斷和研究提供了重要的信息,被廣泛應(yīng)用于包括腦部成像的各個(gè)領(lǐng)域。目前,包括圖像指導(dǎo)手術(shù),治療結(jié)果評(píng)估和新的診斷工具都得益于腦部解剖結(jié)構(gòu)的三維模型的建立。而作為所有研究基礎(chǔ)的腦部分割算法研究更是具有無(wú)可替代的重要性,其目的在于分離腦部圖像中的主要組織結(jié)構(gòu)。分割結(jié)果的可視化和量化分析有助于對(duì)腦部進(jìn)行功能研究。腦部圖像的分割也被更多地應(yīng)用于皮層表面繪圖,腦容量測(cè)量,腦部三維建模等領(lǐng)域。目前為止,多數(shù)的文獻(xiàn)報(bào)道都致力于成人腦部分割算法的研究,而適合兒童腦部分割的算法卻較少提及。 針對(duì)這一問(wèn)題,本文研究了一種半自動(dòng)的適用于兒童T1三維腦部核磁共振圖像(3D-MRI)的分割方法。本方法基于直方圖分析和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作,并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)得到許多適用于兒童腦部的參數(shù)。整個(gè)分割過(guò)程包括四個(gè)主要部分:首先從頭部MRI圖像中去除非腦組織,得到整個(gè)腦模板;再分別從腦模板中分割提取腦干和小腦;最后分離左右兩個(gè)腦半球。實(shí)驗(yàn)在對(duì)于30幅5至15歲的兒童腦部圖像分割中獲得了較好的分割結(jié)果。
【學(xué)位單位】:第四軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2009
【中圖分類】:TP391.41;R445.2
【部分圖文】:

MRI圖像,腦部,兒童,碩士學(xué)位論文


第四軍醫(yī)大學(xué)碩士學(xué)位論文間內(nèi)的灰度值,也就是我們實(shí)際的圖像文件。2 兒童腦部的解剖結(jié)構(gòu)和 MRI 圖像分類2.1 兒童腦部的解剖結(jié)構(gòu)我們的目標(biāo)是對(duì)兒童大腦進(jìn)行功能結(jié)構(gòu)分割,大體上,人的腦部可以分為三大部分:

MRI圖像,圖像,大腦,身體平衡


橫跨在中腦和延髓之間。它由胚胎早期的菱腦分化而來(lái),是腦中僅次于大腦的第二大結(jié)構(gòu)。小腦的功能主要是調(diào)整肌緊張,維持身體平衡并且控制肌肉的張力和協(xié)調(diào)。大腦(cerebrum):腦干之上連接著上腦,也稱為大腦,是人腦中的最大部分。大腦分為左右兩個(gè)腦半球,兩腦半球由底部的胼胝體相連。半球表面凹凸不平,布滿深淺不同的溝和裂,溝裂之間的隆起稱為腦回。覆蓋在大腦半球表面的一層灰質(zhì)稱為大腦皮層,是神經(jīng)元胞體集中的地方;皮層的深層部分為白質(zhì),稱為髓質(zhì)。2.2 MRI 圖像分類和兒童腦部 MRI 圖像特點(diǎn)磁共振圖像通過(guò)非介入測(cè)量為我們提供了腦內(nèi)部結(jié)構(gòu)的三維描述,常見(jiàn)的 MRI 圖像有三種:

MRI圖像,腦部,兒童,序列圖像


第四軍醫(yī)大學(xué)碩士學(xué)位論文T2 序列圖像:應(yīng)用自旋回波序列成像,受磁場(chǎng)的非均勻性影響較少。T2 序列圖像對(duì)病變組織反應(yīng)敏感。在 T2 圖像中,水和液體組織呈現(xiàn)較高的灰度級(jí),脂肪組織顯示出較低的灰度級(jí)。FLAIR 圖像:液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)圖像(fluid attenuated inversionrecovery)抑制腦脊液等液體信號(hào)增強(qiáng)對(duì)病變組織的顯示對(duì)比度,在顯示腦皮層下和腦室旁的病變方面更有優(yōu)勢(shì)。

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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3 胡申寧;中醫(yī)舌診中舌色、苔色自動(dòng)分類的研究[D];浙江理工大學(xué);2010年

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6 孫宏偉;基于鏈碼的視覺(jué)軌線跟蹤[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

7 馬玲;拓?fù)浼s束法在序列圖像高密度細(xì)胞追蹤中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

8 許東濱;基于水平集和局部灰度閾值的神經(jīng)干細(xì)胞序列圖像的分割算法[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

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10 張晶明;基于達(dá)芬奇技術(shù)的水聲圖像處理研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年



本文編號(hào):2816876

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