本文關(guān)鍵詞：腦腫瘤圖像分割及三維重建方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦腫瘤是神經(jīng)系統(tǒng)中常見的疾病之一,其性狀不論良性或惡性,均會壓迫腦部組織,對患者身體健康造成危害,甚至導(dǎo)致死亡。目前的治療方法通常是通過腦部CT或MRI圖像得到腫瘤特征并判斷是否手術(shù),而腦部醫(yī)學(xué)圖像的模糊性與粘連性導(dǎo)致人工分割難以得到準(zhǔn)確的結(jié)果。因此,腦腫瘤圖像分割方法的研究對于提高醫(yī)學(xué)診斷準(zhǔn)確性,減少醫(yī)生工作量具有重要意義,但腫瘤的三維形象仍然依靠醫(yī)生的想象。三維重建技術(shù)能夠呈現(xiàn)腫瘤的形狀、大小等立體特征,為醫(yī)生提供更多的診斷依據(jù)。故對腦腫瘤圖像的準(zhǔn)確分割及三維重建方法的研究對于計算機(jī)輔助治療有著重要的應(yīng)用價值和實(shí)際意義。本文采用標(biāo)記控制分水嶺優(yōu)化的C-V模型對腦腫瘤圖像進(jìn)行分割,然后通過面繪制中的移動立方體(Marching Cubes,MC)算法對分割后的腫瘤序列圖像進(jìn)行三維重建。論文的主要工作有以下幾點(diǎn):(1)為減少腦腫瘤CT/MRI圖像邊緣模糊對分割造成的不良影響,本文采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對腦腫瘤CT/MRI圖像進(jìn)行預(yù)處理,通過開閉運(yùn)算結(jié)合的非線性形態(tài)學(xué)組合濾波達(dá)到濾除噪聲同時盡可能保持腫瘤的邊緣特征的效果,加快分割速度,減少分割誤差。(2)當(dāng)腦腫瘤與周圍組織粘連難以分清時,單獨(dú)使用常用的分割方法分割出粘連部分較為困難,本文采用標(biāo)記控制分水嶺優(yōu)化的C-V模型進(jìn)行分割,將標(biāo)記控制分水嶺的分割結(jié)果作為改進(jìn)的C-V模型的初始輪廓進(jìn)行曲線演化,分割出腫瘤與組織粘連的部分,該方法不僅解決了C-V模型對初始輪廓敏感的問題,同時在C-V模型的能量函數(shù)中加入懲罰項,避免了不斷重新初始化造成的耗時、計算量大等缺陷。(3)為了顯示更詳細(xì)的腫瘤信息,本文將分割出的序列腫瘤圖像進(jìn)行面繪制,采用移動立方體算法實(shí)現(xiàn)三維重建,顯示出腫瘤的三維特征,為臨床診斷提供更多依據(jù)。本文在MATLAB2014a平臺上對臨床腦腫瘤圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗,結(jié)果表明,本文方法對于常見腦腫瘤CT/MRI圖像均有良好的分割效果,尤其對于與組織粘連的腫瘤有較好的分割效果,同時實(shí)現(xiàn)了對腦腫瘤的三維重建。
【關(guān)鍵詞】：腦腫瘤圖像 預(yù)處理 標(biāo)記控制分水嶺 C-V模型 三維重建
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R739.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景和目的9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 醫(yī)學(xué)圖像分割方法的研究10-11
• 1.2.2 三維重建方法的研究11-12
• 1.3 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-14
• 2 腦腫瘤圖像預(yù)處理14-26
• 2.1 預(yù)處理的目的和意義14
• 2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本思想14-20
• 2.2.1 膨脹與腐蝕運(yùn)算14-18
• 2.2.2 開運(yùn)算與閉運(yùn)算18-20
• 2.3 形態(tài)學(xué)濾波20-25
• 2.3.1 開閉運(yùn)算組合濾波20-22
• 2.3.2 非線性形態(tài)學(xué)組合濾波22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 3 改進(jìn)的C-V模型26-34
• 3.1 曲線演化理論26-27
• 3.2 水平集分割模型27-29
• 3.3 改進(jìn)的C-V模型分割29-33
• 3.3.1 C-V模型29-32
• 3.3.2 初始輪廓對C-V模型分割結(jié)果的影響32-33
• 3.3.3 無需重新初始化的C-V模型33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 結(jié)合標(biāo)記控制分水嶺與改進(jìn)的C-V模型分割34-46
• 4.1 標(biāo)記控制分水嶺分割34-38
• 4.1.1 分水嶺的基本思想34-36
• 4.1.2 標(biāo)記控制分水嶺36-38
• 4.2 標(biāo)記控制分水嶺優(yōu)化的C-V模型分割38-40
• 4.3 實(shí)驗結(jié)果與分析40-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 5 三維重建46-54
• 5.1 醫(yī)學(xué)圖像三維重建方法46-48
• 5.2 腦部三維重建的實(shí)現(xiàn)48-53
• 5.2.1 基于MC的面繪制技術(shù)48-50
• 5.2.2 腦腫瘤圖像的面繪制50-53
• 5.3 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果58

【相似文獻(xiàn)】

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