【摘要】：隨著人工智能和計算機技術在醫(yī)學圖像處理方面的不斷應用和發(fā)展,數(shù)字醫(yī)學圖像為臨床醫(yī)學的診斷和輔助診療方面奠定了基礎。腦部圖像的處理和分析引起了專家的廣泛關注。在數(shù)字醫(yī)學圖像的處理當中圖像分割是圖像識別和計算機可視化等方面的關鍵預處理步驟。數(shù)字醫(yī)學圖像分割的目的是將圖像中的感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)分割處理并進行相應研究。另外,高效、精確的分割,是進行定量和定性分析、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估多腦部白質病灶的疾病負擔、跟蹤疾病的進展,并在臨床試驗中評估新藥物的效果。磁共振圖像中腦部白質病灶的準確識別是極其困難的,因為病灶的位置、大小、形狀以及受試者之間的解剖結構都存在差異。本文在傳統(tǒng)馬爾科夫隨機場理論的基礎上,針對腦白質病灶的特點提出了一種改進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)學圖像分割有關的文獻,系統(tǒng)分析了國內外專家在醫(yī)學圖像分割領域的主要研究現(xiàn)狀和未來的發(fā)展趨向。其次,闡述了MRI成像技術和數(shù)字醫(yī)學圖像分割的基本原理。最后,結合腦白質病灶特點以及現(xiàn)有的分割技術的優(yōu)點,提出本文的腦白質病灶分割方法。(2)圖像預處理方式的選擇。實驗所采用的數(shù)據(jù)集是來自磁共振掃描的公共可以獲得,沒有經過其它方式處理。為了分割更加精確和節(jié)省時間,提高魯棒性,因此,進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、馬爾科夫隨機場(MRF)和吉布斯隨機場(GRF)原理,并且分析了它們在醫(yī)學圖像分割中的應用。另外,闡述傳統(tǒng)的醫(yī)學圖像分割方法的缺點,在此基礎之上我們采用能量最小化方法進行偏差場校正。采用結合MRF和Gibbs的稀疏貝葉斯決策理論進行病灶圖像分割。最后,對同一患者的T1-w,T2-w和FLAIR圖像病灶分割結果進行融合,目的是使最后分割結果更加精確。(4)實驗驗證和評估。在本文中采用Matlab2015b、FSL和MIPAV軟件平臺,對所提出的分割方法進行可行性驗證和分析,對分割結果進行定量和定性評估。研究的創(chuàng)新之處是,(1)利用自適應稀疏貝葉斯決策定理進行多發(fā)性硬化癥病灶分割,該方法與MRF和GRF相結合,目的是采用一種可靠的,魯棒性強的MS病灶分割方法;(2)采用T1-w、T2-w和FLAIR圖像相結合的多通道機制來進行病灶融合,目的是減少匹配歧義,提高分割精度;(3)進行了病灶的體積和數(shù)量的有效計算,可幫助專家進行預后和分析。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)相對較多,因此,多發(fā)性硬化癥病灶整體處理效率沒有達到理想效果。由于病灶的體積和數(shù)量的精確計算,將有利于醫(yī)生進行診斷和分析,但是我們的方法還是沒有達到理想的效果。
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：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�。‥pilepsy）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)會公布的數(shù)據(jù)顯示，AD 人口持續(xù)上升，而且每人看護費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，其費用將會低于三十五萬美元[2]。由于醫(yī)學成像技術可以非常準確和高效的獲取病人的信息，因此，借助醫(yī)學影像技術進行病灶相關檢查和分析成為研究的焦點之一。由于大腦結構的復雜性以及腦部疾病的多樣性，使得醫(yī)生在進行疾病的診斷和治療方面變得非常困難。圖 1-1 展示了復雜大腦的解剖結構圖和功能分布圖。大腦作為人體神經系統(tǒng)的高級中樞，具有控制和協(xié)調身體各方面機能的功能。從圖 1-1 可以看到復雜的解剖結構對應相應的機體功能，通過整合每個區(qū)域的信息，并進行分析，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 部分容積效應診療過程中，如果將感興趣區(qū)域或者解剖結構按照某種規(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雜性，所以造成對醫(yī)學圖像的分割有很大的困難[7-8]。像處理中圖像分割的子領域，在數(shù)字醫(yī)學圖像分析和診斷方面具確和高效的數(shù)字醫(yī)學圖像分割方法研究成為了圖像處理領域所關學圖像分割意義如圖 1-2 所示[9]。

CNS)白質慢性、持久的炎性脫髓鞘病灶為主要特征的自身免疫疾病[10]。在病理學上的特點是炎癥、脫髓鞘、軸突脫落和神經膠質增多，分散貫穿于中樞神經系統(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，后期會導致中風、認知功能障礙、肢體功能障礙、老年抑郁、阿茲海默癥等，嚴重威脅人類健康（圖 1-3）[12]。腦部灰質（Grey Matter， GM）和白質（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)性硬化癥是導致年輕人殘疾的非創(chuàng)傷性神經疾病且在女性中發(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，預后較差。MS在幼年時期發(fā)病率低，18歲以后迅速增加，當達到 25 35歲之間后會緩慢下降，在 50歲以上變得較少[10-11]。根據(jù)最新的流行病學研究，MS 的患病率和發(fā)病率在全球范圍內不斷增加。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病灶的難以準確識別、表征和量化[14]。

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本文編號：2761230