本文關(guān)鍵詞：高血壓腦出血CT影像的計算機輔助診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦出血量、中線移位和腦室受壓是醫(yī)生診斷高血壓腦出血患者是否采取手術(shù)治療的關(guān)鍵指標(biāo)。針對臨床上多田氏公式計算不規(guī)則、不連續(xù)出血區(qū)域出血量誤差大;中線偏移量小、腦室受壓無法定量測量導(dǎo)致獲取診斷信息不精確;醫(yī)生無法預(yù)測血腫吸收情況導(dǎo)致繼發(fā)性損傷的問題,對CT影像的計算機輔助診斷進(jìn)行了研究。本文研究提高了腦出血量、中線移位和腦室受壓測量的精度,能夠輔助醫(yī)生預(yù)測血腫吸收快慢,對醫(yī)生診治高血壓腦出血具有重要作用。主要工作包括以下幾個方面:1、研究了不規(guī)則、不連續(xù)、不明顯及含高噪聲腦出血區(qū)域分割方法。針對此類灰度不均勻和含弱邊界的腦出血CT圖像,首先采用空間域信息的模糊C-均值聚類算法初始分割,然后模糊聚類結(jié)果自動對距離規(guī)則化水平集演化模型初始化,最終迭代分割出血區(qū)域;分割算法考慮了圖像的空間域信息和邊緣信息,無需手動初始化,通過雙勢肼函數(shù)改進(jìn)距離規(guī)則化項,在提高了分割精度的同時有更快的分割速度和抗噪性;2、設(shè)計了一種基于算法分割的計算機輔助腦出血量計算方法。先通過二值化得到出血區(qū)域占比,乘以CT片面積得到出血面積,各出血層面相加得到出血量;相比傳統(tǒng)多田氏公式,新方法更精確、快速;3、分析影響血腫吸收臨床因素基礎(chǔ)上建立血腫吸收快慢預(yù)測模型。統(tǒng)計121例患者臨床表現(xiàn)數(shù)據(jù)和CT影像數(shù)據(jù),計算腦出血量,血腫平均吸收速度、吸收率;SPSS統(tǒng)計軟件分析影響血腫吸收的臨床危險因素,二元logistic回歸分析建立血腫吸收速度及血腫平均吸收率(或稱血腫吸收進(jìn)度)快慢預(yù)測模型;4、在Matlab GUI平臺下實現(xiàn)了中線移位和腦室受壓變化測量,開發(fā)了高血壓腦出血計算機輔助診斷系統(tǒng)。通過CT影像邊緣標(biāo)尺與GUI平臺下網(wǎng)格坐標(biāo)換算實現(xiàn)中線移位的測量,通過計數(shù)落在腦室區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格數(shù)實現(xiàn)腦室面積計算。
【關(guān)鍵詞】：腦出血量 中線移位 腦室受壓 血腫吸收預(yù)測 計算機輔助診斷
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R743.34
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 引言8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析9-11
• 1.2.1 腦出血CT圖像分割算法研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 計算機輔助腦出血量計算方法研究現(xiàn)狀10
• 1.2.3 影響血腫吸收臨床因素及血腫吸收快慢預(yù)測研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.4 腦出血計算機輔助診斷系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11
• 1.3 研究目標(biāo)和內(nèi)容11-12
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 不規(guī)則、不連續(xù)、不明顯出血區(qū)域分割算法14-32
• 2.1 問題描述14-15
• 2.2 不規(guī)則、不連續(xù)、不明顯出血區(qū)域分割算法15-25
• 2.2.1 空間域模糊C-均值聚類分割算法15-17
• 2.2.2 空間域模糊聚類水平集半自動分割算法17-21
• 2.2.3 結(jié)合空間域模糊聚類與DRLSE模型分割算法21-25
• 2.3 實驗驗證分析25-30
• 2.3.1 FCRLS算法分割有效性分析25-28
• 2.3.2 FCRLS算法抗噪性分析28-30
• 2.3.3 FCRLS算法快速性分析30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第3章 計算機輔助高血壓腦出血量計算方法32-48
• 3.1 問題描述32-33
• 3.2 目前存在腦出血量計算方法33-36
• 3.2.1 采用數(shù)學(xué)公式計算血腫體積33-34
• 3.2.2 利用測量工具在CT圖片上測量血腫體積34-35
• 3.2.3 在CT機上測量血腫體積35
• 3.2.4 個人電腦上計算血腫體積35-36
• 3.3 計算機輔助高血壓腦出血量計算方法36-43
• 3.3.1 基于FCRLS算法不規(guī)則血腫體積計算方法36-39
• 3.3.2 基于區(qū)域生長法規(guī)則高密度血腫體積計算39-43
• 3.4 泉州二院高血壓腦出血患者血腫體積計算示例43-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 第4章 血腫吸收速度及血腫吸收率快慢預(yù)測模型48-64
• 4.1 問題描述48
• 4.2 121例高血壓患者腦出血CT影像數(shù)據(jù)48-50
• 4.3 影響血腫吸收速度及血腫平均吸收率臨床危險因素50-58
• 4.3.1 Spearman相關(guān)性分析50-51
• 4.3.2 影響血腫吸收速度相關(guān)性因素51-57
• 4.3.3 影響血腫平均吸收率相關(guān)性因素57-58
• 4.4 血腫吸收速度和血腫平均吸收率快慢預(yù)測模型58-63
• 4.4.1 二元logistic模型58-59
• 4.4.2 血腫吸收速度快慢模型預(yù)測59-61
• 4.4.3 血腫吸收平均率模型快慢預(yù)測61-63
• 4.5 本章小結(jié)63-64
• 第5章 高血壓腦出血計算機輔助診斷系統(tǒng)64-74
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計思想64-65
• 5.2 高血壓腦出血計算機輔助診斷系統(tǒng)65-68
• 5.2.1 系統(tǒng)各功能模塊65-66
• 5.2.2 中線移位和腦室面積的測量66-68
• 5.3 實測效果及分析68-73
• 5.4 本章小結(jié)73-74
• 第6章 總結(jié)和展望74-76
• 6.1 工作總結(jié)74-75
• 6.2 后續(xù)工作展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 致謝80-82
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果82

  本文關(guān)鍵詞：高血壓腦出血CT影像的計算機輔助診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：437153