腦部MRI圖像的分割與識(shí)別
發(fā)布時(shí)間:2021-02-26 21:49
最近幾年,醫(yī)學(xué)成像的發(fā)展越來(lái)越迅速,目前主要的成像技術(shù)有:超聲成像(Ultrasound,US),電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,CT),正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像(Positron Emission Tomography,PET),磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)等。由于磁共振成像技術(shù)不需要注射放射性同位素,所以它比CT、PET等成像技術(shù)更加的安全。隨著成像技術(shù)的成熟,計(jì)算機(jī)智能診斷技術(shù)也開(kāi)始發(fā)展起來(lái),目前已經(jīng)提出了大量的醫(yī)學(xué)圖像處理算法,可以幫助醫(yī)生做初期的臨床診斷。腦部MRI圖像的分割與識(shí)別是醫(yī)學(xué)圖像處理中必不可少的步驟,所以對(duì)腦部MRI圖像的分割與識(shí)別的研究有重要意義。目前,腦部MRI圖像的分割方法主要有兩種,一種是傳統(tǒng)的聚類技術(shù)及其改進(jìn)方法,它的主要原理是利用不同的距離測(cè)度公式將圖像中有類似特征的像素劃分為同一類別,以此達(dá)到分割的目的;另一種方法是目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域廣泛研究的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法。這類算法首先要手動(dòng)或自動(dòng)提取圖像的某些特征,然后對(duì)訓(xùn)練集圖像進(jìn)行多次特征學(xué)習(xí)得出一定規(guī)律后就能分割測(cè)試集中的圖像。...
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
腦部MRI圖像分割示意圖
吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1.1腦部MRI圖像分割示意圖除了腦部MRI圖像的分割以外另一個(gè)重要任務(wù)就是腦部MRI圖像的識(shí)別。阿爾茨海默病,腦膠質(zhì)瘤,腦中風(fēng)都是常見(jiàn)的腦部疾病,所以提高這三種腦部疾病的識(shí)別準(zhǔn)確率有著重要的臨床意義。阿爾茨海默病,腦膠質(zhì)瘤,腦中風(fēng)的MRI圖像示意圖如圖1.2所示(a)阿爾茨海默病(b)腦膠質(zhì)瘤(c)腦中風(fēng)圖1.2三種腦部疾病MRI圖像示意圖如圖1.1和圖1.2所示,腦部的不同組織以及不同疾病的腦結(jié)構(gòu)都有著十分不同的影像學(xué)特征,所以利用分割算法將腦組織圖像分割成不同的腦組織有利于醫(yī)生對(duì)特定組織的疾病進(jìn)行分析和診斷,而利用識(shí)別算法將具有明顯的影像學(xué)特征的腦部疾病識(shí)別出來(lái)更是具有十分重要的臨床意義,能夠減少醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1腦部MRI圖像分割研究現(xiàn)狀通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的研究,國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者們提出了大量的圖像分割算法,針對(duì)不同的圖像都有特定的分割算法,至今沒(méi)有一種分割算法可以完美適用于所有類
吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文10組織包括了大量的水的軟組織結(jié)構(gòu),所以對(duì)于腦部成像來(lái)說(shuō),MRI是最為合適的成像方法,根據(jù)氫原子核的密度可以將腦灰質(zhì),腦白質(zhì),腦脊液三個(gè)部分很明顯的區(qū)分出來(lái)。核磁共振技術(shù)中最重要的參數(shù)就是弛豫(Relaxation)時(shí)間,所謂弛豫就是指在原子核發(fā)生磁共振現(xiàn)象達(dá)到了穩(wěn)定的高能態(tài)之后,從外部施加的射頻信號(hào)消失開(kāi)始到恢復(fù)到發(fā)生磁共振現(xiàn)象之前的磁矩狀態(tài)的整個(gè)過(guò)程叫做弛豫,這期間所經(jīng)歷的時(shí)間叫做弛豫時(shí)間。弛豫時(shí)間包括縱向弛豫時(shí)間(T1)和橫向弛豫時(shí)間(T2)兩種。T1指的就是縱向能量復(fù)原所需要的時(shí)間,T2指的就是橫向能量消失所需要的時(shí)間。哪種弛豫時(shí)間決定圖像的灰度信息,這個(gè)圖像就叫做哪種加權(quán)圖像。在采集圖像的過(guò)程中,如果想要重點(diǎn)的突出某些組織的某一方面的特性,就要設(shè)置回波時(shí)間(EchoTime,TE)和重復(fù)時(shí)間(RepetitionTime,TR)這兩個(gè)參數(shù)。重復(fù)時(shí)間就是重復(fù)的施加兩個(gè)九十度射頻脈沖之間的時(shí)間,回波時(shí)間就是九十度的射頻脈沖發(fā)射和信號(hào)采樣之間的時(shí)間。3種不同類型的腦部MRI加權(quán)圖像如圖2.1所示[25]。(a)T1加權(quán)圖像(b)T2加權(quán)圖像(c)PD加權(quán)圖像圖2.1三種不同加權(quán)圖像示意圖加權(quán)圖像的類型與回波時(shí)間與重復(fù)時(shí)間之間的關(guān)系如表2.1所示:表2.1加權(quán)圖像類型與TR和TE之間的關(guān)系TR序列TE序列加權(quán)圖像類型長(zhǎng)短質(zhì)子密度加權(quán)(PD)短短T1加權(quán)圖像長(zhǎng)長(zhǎng)T2加權(quán)圖像短的TR序列一般少于500ms,長(zhǎng)的TR序列通常等于短的TR序列的三倍,
本文編號(hào):3053223
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【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)
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【部分圖文】:
腦部MRI圖像分割示意圖
吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1.1腦部MRI圖像分割示意圖除了腦部MRI圖像的分割以外另一個(gè)重要任務(wù)就是腦部MRI圖像的識(shí)別。阿爾茨海默病,腦膠質(zhì)瘤,腦中風(fēng)都是常見(jiàn)的腦部疾病,所以提高這三種腦部疾病的識(shí)別準(zhǔn)確率有著重要的臨床意義。阿爾茨海默病,腦膠質(zhì)瘤,腦中風(fēng)的MRI圖像示意圖如圖1.2所示(a)阿爾茨海默病(b)腦膠質(zhì)瘤(c)腦中風(fēng)圖1.2三種腦部疾病MRI圖像示意圖如圖1.1和圖1.2所示,腦部的不同組織以及不同疾病的腦結(jié)構(gòu)都有著十分不同的影像學(xué)特征,所以利用分割算法將腦組織圖像分割成不同的腦組織有利于醫(yī)生對(duì)特定組織的疾病進(jìn)行分析和診斷,而利用識(shí)別算法將具有明顯的影像學(xué)特征的腦部疾病識(shí)別出來(lái)更是具有十分重要的臨床意義,能夠減少醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1腦部MRI圖像分割研究現(xiàn)狀通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的研究,國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者們提出了大量的圖像分割算法,針對(duì)不同的圖像都有特定的分割算法,至今沒(méi)有一種分割算法可以完美適用于所有類
吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文10組織包括了大量的水的軟組織結(jié)構(gòu),所以對(duì)于腦部成像來(lái)說(shuō),MRI是最為合適的成像方法,根據(jù)氫原子核的密度可以將腦灰質(zhì),腦白質(zhì),腦脊液三個(gè)部分很明顯的區(qū)分出來(lái)。核磁共振技術(shù)中最重要的參數(shù)就是弛豫(Relaxation)時(shí)間,所謂弛豫就是指在原子核發(fā)生磁共振現(xiàn)象達(dá)到了穩(wěn)定的高能態(tài)之后,從外部施加的射頻信號(hào)消失開(kāi)始到恢復(fù)到發(fā)生磁共振現(xiàn)象之前的磁矩狀態(tài)的整個(gè)過(guò)程叫做弛豫,這期間所經(jīng)歷的時(shí)間叫做弛豫時(shí)間。弛豫時(shí)間包括縱向弛豫時(shí)間(T1)和橫向弛豫時(shí)間(T2)兩種。T1指的就是縱向能量復(fù)原所需要的時(shí)間,T2指的就是橫向能量消失所需要的時(shí)間。哪種弛豫時(shí)間決定圖像的灰度信息,這個(gè)圖像就叫做哪種加權(quán)圖像。在采集圖像的過(guò)程中,如果想要重點(diǎn)的突出某些組織的某一方面的特性,就要設(shè)置回波時(shí)間(EchoTime,TE)和重復(fù)時(shí)間(RepetitionTime,TR)這兩個(gè)參數(shù)。重復(fù)時(shí)間就是重復(fù)的施加兩個(gè)九十度射頻脈沖之間的時(shí)間,回波時(shí)間就是九十度的射頻脈沖發(fā)射和信號(hào)采樣之間的時(shí)間。3種不同類型的腦部MRI加權(quán)圖像如圖2.1所示[25]。(a)T1加權(quán)圖像(b)T2加權(quán)圖像(c)PD加權(quán)圖像圖2.1三種不同加權(quán)圖像示意圖加權(quán)圖像的類型與回波時(shí)間與重復(fù)時(shí)間之間的關(guān)系如表2.1所示:表2.1加權(quán)圖像類型與TR和TE之間的關(guān)系TR序列TE序列加權(quán)圖像類型長(zhǎng)短質(zhì)子密度加權(quán)(PD)短短T1加權(quán)圖像長(zhǎng)長(zhǎng)T2加權(quán)圖像短的TR序列一般少于500ms,長(zhǎng)的TR序列通常等于短的TR序列的三倍,
本文編號(hào):3053223
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