發(fā)布時間：2017-07-20 13:29

  本文關(guān)鍵詞：基于乳腺動態(tài)增強MRI的分解與配準

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【摘要】：乳腺癌是一種女性常見多發(fā)病,病變的早期檢出與診斷是降低疾病死亡率的關(guān)鍵。相較于傳統(tǒng)影像掃描技術(shù),動態(tài)對比增強核磁共振成像(Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI)憑借其較高的軟組織分辨率,成為乳腺癌篩查的重要手段之一。核磁掃描過程中產(chǎn)生的大量圖像,提供了病變豐富的四維增強信息,然而同時加重了影像醫(yī)師的閱片負擔。因此,旨在應用醫(yī)學圖像處理與模式識別手段,輔助醫(yī)師進行快速有效地診斷的計算機輔助診斷(Computer-Aided Diagnosis, CAD)技術(shù)應運而生。本論文旨在借助圖像分解以及配準技術(shù),解決DCE-MRI中正常組織和異常組織混疊和呼吸引起的非剛性形變問題,以提高CAD系統(tǒng)判別乳腺病變良惡性的準確度。為實現(xiàn)該目的,本論文提出了基于全變分理論的分解算法(Decomposition Algorithm Combined with Total Variation, DC-TV),該算法基于對比劑在不同組織內(nèi)擴散的差異,分解混疊DCE-MRI,獲得純凈的異常組織增強的結(jié)構(gòu)圖像以及時間一致性的正常組織紋理圖像,為后續(xù)準確的病灶診斷和解決伴有灰度變化的DCE-MRI非剛性配準提供了保障。本文主要工作如下：(1)DCE-MRI分解模型：借助對比劑在不同組織內(nèi)擴散的差異,建模異常組織增強的空間連續(xù)性以及正常組織增強的時間一致性,區(qū)別于現(xiàn)有圖像分解模型,首次提出在雙重約束下分解混疊DCE-MRI的DC-TV分解模型,將原始DCE-MRI分解為結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像兩部分。為實現(xiàn)上述工作,本文首先利用偏移場校正以及動態(tài)閾值分割模型實現(xiàn)病例位移的量化評價；其次,基于所提出的DC-TV分解模型對無明顯位移的95個臨床病灶圖像序列進行圖像分解,獲取純凈的異常組織增強圖像；最后,使用多種評價參數(shù)分析分解結(jié)果。實驗結(jié)果表明,經(jīng)過DC-TV分解處理,可以得到具有時間一致性的紋理圖像。對分解得到的結(jié)構(gòu)圖像做分類識別,相對于原始圖像而言,會得到更符合三時間點(Three-Time-Point,3TP)準則的時間-增強曲線(Time Intensity Curve, TIC)和更有效的良惡性分類結(jié)果。(2)乳腺DCE-MRI配準：針對存在明顯非剛性形變的乳腺DCE-MRI進行配準。該問題屬于伴有灰度變化的非剛性配準,是配準領(lǐng)域的難題。本論文在DC-TV模型的啟發(fā)下,提出原始DCE-MRI中正常組織和異常組織的分離,繼而利用灰度一致性的正常組織紋理圖像做非剛性配準,可以得到準確的位移形變場,繼而實現(xiàn)原始圖像以及結(jié)構(gòu)圖像的校正對齊,解決了現(xiàn)有DCE-MRI配準中出現(xiàn)的病灶扭曲等問題。實驗選取數(shù)據(jù)庫中位移形變明顯的18個病灶樣本進行實驗,使用互信息、相關(guān)系數(shù)和均方差等評價參數(shù),量化分析實驗結(jié)果。結(jié)果表明,利用具有時間一致性的紋理圖像獲得的位移場對原始DCE-MRI形變校正,能夠解決現(xiàn)有多數(shù)算法遇到的灰度差異引起病灶扭曲的問題。相較于原始DCE-MRI和結(jié)構(gòu)圖像,對經(jīng)過配準校正后的結(jié)構(gòu)圖像生成TIC及特征提取,動態(tài)特征的良惡分類效果得到顯著提高。
【關(guān)鍵詞】：乳腺DCE-MRI 計算機輔助診斷 DC-TV分解 DCE-MRI配準
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R737.9;R445.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 DCE-MRI配準11-13
• 1.2.2 圖像分解13-14
• 1.2.3 基于TIC的分類識別14-15
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點15-17
• 2 圖像分解、配準和基于TIC分類的基礎(chǔ)理論17-24
• 2.1 基于光流變分模型的圖像配準17-21
• 2.1.1 HS光流變分模型17-18
• 2.1.2 Sun光流變分模型18-20
• 2.1.3 配準評價標準20-21
• 2.2 ROF圖像分解模型21-22
• 2.3 基于TIC的特征提取與分類性能評價22-24
• 2.3.1 特征提取22-23
• 2.3.2 特征的分類性能評價23-24
• 3 DCE-MRI分解模型24-42
• 3.1 數(shù)據(jù)特征24
• 3.2 位移量化評價24-28
• 3.3 DC-TV算法描述28-34
• 3.3.1 DC-TV分解模型28-32
• 3.3.2 DCE-MRI分解流程32-34
• 3.4 實驗結(jié)果與分析34-40
• 3.4.1 DCE-MRI分解結(jié)果35-37
• 3.4.2 基于TIC的分類識別37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 4 乳腺DCE-MRI配準42-57
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)42
• 4.2 算法描述42-47
• 4.2.1 分解模型43
• 4.2.2 DCE-MRI配準流程43-47
• 4.3 實驗結(jié)果與分析47-56
• 4.3.1 DCE-MRI分解結(jié)果47-49
• 4.3.2 DCE-MRI配準結(jié)果49-52
• 4.3.3 基于TIC的分類識別52-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻59-66
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況66-67
• 致謝67-68

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本文編號：568301