【摘要】：隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像處理方面的不斷應(yīng)用和發(fā)展,數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像為臨床醫(yī)學(xué)的診斷和輔助診療方面奠定了基礎(chǔ)。腦部圖像的處理和分析引起了專家的廣泛關(guān)注。在數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像的處理當(dāng)中圖像分割是圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)可視化等方面的關(guān)鍵預(yù)處理步驟。數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像分割的目的是將圖像中的感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)分割處理并進(jìn)行相應(yīng)研究。另外,高效、精確的分割,是進(jìn)行定量和定性分析、3D可視化的重要步驟。磁共振成像常被用來描述和量化多發(fā)性硬化癥(MS)在大腦和脊髓的病灶。病灶的數(shù)量和體積已被用來評(píng)估多腦部白質(zhì)病灶的疾病負(fù)擔(dān)、跟蹤疾病的進(jìn)展,并在臨床試驗(yàn)中評(píng)估新藥物的效果。磁共振圖像中腦部白質(zhì)病灶的準(zhǔn)確識(shí)別是極其困難的,因?yàn)椴≡畹奈恢�、大小、形狀以及受試者之間的解剖結(jié)構(gòu)都存在差異。本文在傳統(tǒng)馬爾科夫隨機(jī)場理論的基礎(chǔ)上,針對(duì)腦白質(zhì)病灶的特點(diǎn)提出了一種改進(jìn)的基于多圖譜多通道的多發(fā)性硬化癥病灶分割方法。所做的研究工作如下:(1)文獻(xiàn)的查閱和分析。首先,查閱大量的與腦部磁共振成像(MRI)和醫(yī)學(xué)圖像分割有關(guān)的文獻(xiàn),系統(tǒng)分析了國內(nèi)外專家在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的主要研究現(xiàn)狀和未來的發(fā)展趨向。其次,闡述了MRI成像技術(shù)和數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像分割的基本原理。最后,結(jié)合腦白質(zhì)病灶特點(diǎn)以及現(xiàn)有的分割技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),提出本文的腦白質(zhì)病灶分割方法。(2)圖像預(yù)處理方式的選擇。實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)集是來自磁共振掃描的公共可以獲得,沒有經(jīng)過其它方式處理。為了分割更加精確和節(jié)省時(shí)間,提高魯棒性,因此,進(jìn)行灰度不均一性和偏差場校正,以及去頭顱等操作。(3)系統(tǒng)闡述貝葉斯理論、馬爾科夫隨機(jī)場(MRF)和吉布斯隨機(jī)場(GRF)原理,并且分析了它們在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用。另外,闡述傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法的缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)之上我們采用能量最小化方法進(jìn)行偏差場校正。采用結(jié)合MRF和Gibbs的稀疏貝葉斯決策理論進(jìn)行病灶圖像分割。最后,對(duì)同一患者的T1-w,T2-w和FLAIR圖像病灶分割結(jié)果進(jìn)行融合,目的是使最后分割結(jié)果更加精確。(4)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和評(píng)估。在本文中采用Matlab2015b、FSL和MIPAV軟件平臺(tái),對(duì)所提出的分割方法進(jìn)行可行性驗(yàn)證和分析,對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行定量和定性評(píng)估。研究的創(chuàng)新之處是,(1)利用自適應(yīng)稀疏貝葉斯決策定理進(jìn)行多發(fā)性硬化癥病灶分割,該方法與MRF和GRF相結(jié)合,目的是采用一種可靠的,魯棒性強(qiáng)的MS病灶分割方法;(2)采用T1-w、T2-w和FLAIR圖像相結(jié)合的多通道機(jī)制來進(jìn)行病灶融合,目的是減少匹配歧義,提高分割精度;(3)進(jìn)行了病灶的體積和數(shù)量的有效計(jì)算,可幫助專家進(jìn)行預(yù)后和分析。研究的不足之處是,數(shù)據(jù)的灰度不均一性校正的迭代的次數(shù)相對(duì)較多,因此,多發(fā)性硬化癥病灶整體處理效率沒有達(dá)到理想效果。由于病灶的體積和數(shù)量的精確計(jì)算,將有利于醫(yī)生進(jìn)行診斷和分析,但是我們的方法還是沒有達(dá)到理想的效果。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;R744.51
【圖文】：

所常見的疾病，例如：阿爾茲海默癥（Alzheimer Disease，AD）、多發(fā)性硬化癥（Multiple Sclerosis，MS）、癲癇病（Epilepsy）以及各種腦部腫瘤等疾病的發(fā)病率也在逐年增加[1-2]。每年的 9月 21 日是被稱為是“世界老年癡呆日”，2018 年，美國阿茲海默癥協(xié)會(huì)公布的數(shù)據(jù)顯示，AD 人口持續(xù)上升，而且每人看護(hù)費(fèi)用超過了四十萬美元，但是如果得到早期的診斷，并得到有效治療和照顧，其費(fèi)用將會(huì)低于三十五萬美元[2]。由于醫(yī)學(xué)成像技術(shù)可以非常準(zhǔn)確和高效的獲取病人的信息，因此，借助醫(yī)學(xué)影像技術(shù)進(jìn)行病灶相關(guān)檢查和分析成為研究的焦點(diǎn)之一。由于大腦結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及腦部疾病的多樣性，使得醫(yī)生在進(jìn)行疾病的診斷和治療方面變得非常困難。圖 1-1 展示了復(fù)雜大腦的解剖結(jié)構(gòu)圖和功能分布圖。大腦作為人體神經(jīng)系統(tǒng)的高級(jí)中樞，具有控制和協(xié)調(diào)身體各方面機(jī)能的功能。從圖 1-1 可以看到復(fù)雜的解剖結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)相應(yīng)的機(jī)體功能，通過整合每個(gè)區(qū)域的信息，并進(jìn)行分析，將更有利于腦部疾病的診斷、治療。

表 1-1 常見影響醫(yī)學(xué)圖像分割的因素部 分 影 響 因 素噪音 偽影缺乏多特征 灰度不均一性偏差場效應(yīng) 部分容積效應(yīng)診療過程中，如果將感興趣區(qū)域或者解剖結(jié)構(gòu)按照某種規(guī)則（、面積、形狀等）分割出來，通過醫(yī)生或者專家科學(xué)有效的分析斷和治療[6]。由于受到如表 1-1 所示因素的影響，上述幾種方式采多樣性與復(fù)雜性，所以造成對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的分割有很大的困難[7-8]。像處理中圖像分割的子領(lǐng)域，在數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像分析和診斷方面具確和高效的數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究成為了圖像處理領(lǐng)域所關(guān)學(xué)圖像分割意義如圖 1-2 所示[9]。

CNS)白質(zhì)慢性、持久的炎性脫髓鞘病灶為主要特征的自身免疫疾病[10]。在病理學(xué)上的特點(diǎn)是炎癥、脫髓鞘、軸突脫落和神經(jīng)膠質(zhì)增多，分散貫穿于中樞神經(jīng)系統(tǒng)[10-12]。早期發(fā)病癥狀主要表現(xiàn)為四肢麻木無力、眩暈等，后期會(huì)導(dǎo)致中風(fēng)、認(rèn)知功能障礙、肢體功能障礙、老年抑郁、阿茲海默癥等，嚴(yán)重威脅人類健康（圖 1-3）[12]。腦部灰質(zhì)（Grey Matter， GM）和白質(zhì)（White Matter， WM）的不斷萎縮是誘發(fā)多發(fā)性硬化癥疾病的主要原因，從而導(dǎo)致多發(fā)性硬化病灶（MS Lesions，MSLs）不斷增加[13]。多發(fā)性硬化癥是導(dǎo)致年輕人殘疾的非創(chuàng)傷性神經(jīng)疾病且在女性中發(fā)病概率比男性多出兩到三倍，但男性患有后期疾病發(fā)病的傾向較差，預(yù)后較差。MS在幼年時(shí)期發(fā)病率低，18歲以后迅速增加，當(dāng)達(dá)到 25 35歲之間后會(huì)緩慢下降，在 50歲以上變得較少[10-11]。根據(jù)最新的流行病學(xué)研究，MS 的患病率和發(fā)病率在全球范圍內(nèi)不斷增加。每年，MS 疾病的萎縮率為0.6％ 1.0％，然而，每年健康大腦的萎縮率為 0.1％ 0.3％[13]。由于 MS 病灶的位置，大小，形態(tài)學(xué)變異，與正常腦組織的灰度相似性以及腦圖像的主體間解剖變異等頻繁變化，從而也造成 MS病灶的難以準(zhǔn)確識(shí)別、表征和量化[14]。

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本文編號(hào)：2761230