本文關(guān)鍵詞：基于活動(dòng)輪廓模型的超聲醫(yī)學(xué)圖像分割

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【摘要】： 超聲醫(yī)學(xué)成像因其無損傷、無痛苦、實(shí)時(shí)顯示、可反復(fù)進(jìn)行、價(jià)格低廉、適合軟組織診斷等特點(diǎn),是臨床診斷中重要的檢測手段。超聲醫(yī)學(xué)圖像分割是對(duì)超聲圖像進(jìn)行分析的基本步驟,也是利用超聲圖像進(jìn)行定性、定量分析的一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。然而在超聲醫(yī)學(xué)圖像處理與分析中,對(duì)目標(biāo)和病灶的識(shí)別、定位及定量分析還主要依賴圖像的手動(dòng)分割。隨著超聲醫(yī)學(xué)成像在臨床應(yīng)用中越來越廣泛,需要利用計(jì)算機(jī)算法對(duì)解剖結(jié)構(gòu)或其他感興趣區(qū)域進(jìn)行自動(dòng)分割描述。分割的準(zhǔn)確性對(duì)醫(yī)生判斷疾病的真實(shí)情況并做出相應(yīng)的診斷計(jì)劃至關(guān)重要,在醫(yī)學(xué)超聲領(lǐng)域研究自動(dòng)或半自動(dòng)分割方法是非常重要的。 活動(dòng)輪廓模型因其能夠?qū)⒏邔右曈X知識(shí)與低層圖像信息有機(jī)結(jié)合,近年來廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割。本研究將活動(dòng)輪廓模型應(yīng)用于超聲醫(yī)學(xué)圖像的分割,通過對(duì)傳統(tǒng)活動(dòng)輪廓模型及其幾種主要的改進(jìn)模型的分析,將模型的內(nèi)部能量和外部能量做出了以下改進(jìn):1、在模型的內(nèi)部能量中加入輪廓平均長度項(xiàng)的控制,從而避免輪廓中相鄰控制點(diǎn)在迭代過程中的互相匯聚,2、在模型的外部能量中加入了梯度方向勢能,避免活動(dòng)輪廓停留在錯(cuò)誤的物體邊緣處,3、針對(duì)超聲圖像特有的speckle噪聲較大的特點(diǎn),采用了基于圖像統(tǒng)計(jì)特征的區(qū)域能量作為模型的外部能量,使模型能量有效的避免speckle噪聲的干擾。同時(shí),為使算法具有實(shí)用價(jià)值,采用速度較快的貪婪算法作為求解模型能量最小的算法,并提出區(qū)域能量在貪婪算法中的快速求解方法。最后,采用多分辨率優(yōu)化方法進(jìn)一步提高模型的收斂速度。
【關(guān)鍵詞】：超聲醫(yī)學(xué)圖像 圖像分割 活動(dòng)輪廓模型 貪婪算法 圖像處理系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：四川大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：R318
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 超聲醫(yī)學(xué)成像概述10
• 1.2 超聲醫(yī)學(xué)圖像分割的意義10-12
• 1.3 超聲醫(yī)學(xué)圖像分割方法綜述12-16
• 1.3.1 傳統(tǒng)的圖像分割方法12-14
• 1.3.2 近年來一些新的圖像分割方法14-16
• 1.4 研究設(shè)想16-17
• 2 活動(dòng)輪廓模型17-34
• 2.1 數(shù)學(xué)模型17-20
• 2.1.1 內(nèi)部能量17-18
• 2.1.2 外部能量18
• 2.1.3 概率模型18-19
• 2.1.4 活動(dòng)輪廓模型的優(yōu)缺點(diǎn)19-20
• 2.2 模型的改進(jìn)20-25
• 2.2.1 氣球模型20
• 2.2.2 距離勢能力20
• 2.2.3 梯度矢量流(GVF)20-23
• 2.2.4 B-樣條模型23-24
• 2.2.5 Fourier 活動(dòng)輪廓模型24-25
• 2.3 能量最小化算法25-30
• 2.3.1 變分法25-27
• 2.3.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃27-28
• 2.3.3 貪婪算法28-30
• 2.4 幾何活動(dòng)輪廓模型30-33
• 2.4.1 曲線進(jìn)化理論30-31
• 2.4.2 水平集方法31-32
• 2.4.3 速度函數(shù)32-33
• 2.5 小結(jié)33-34
• 3 一種新的基于貪婪算法的活動(dòng)輪廓模型34-63
• 3.1 內(nèi)部能量的改進(jìn)35-36
• 3.2 外部能量的改進(jìn)36-39
• 3.2.1 傳統(tǒng)梯度勢能36-37
• 3.2.2 梯度方向勢能37
• 3.2.3 基于區(qū)域的外部能量37-39
• 3.3 貪婪算法及多分辨率優(yōu)化39-44
• 3.3.1 區(qū)域能量的快速算法40-41
• 3.3.2 模型的動(dòng)態(tài)收縮與生長41-42
• 3.3.3 多分辨率優(yōu)化42-44
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及討論44-61
• 3.4.1 模擬圖像44-48
• 3.4.2 超聲圖像48-55
• 3.4.3 結(jié)果討論55-61
• 3.5 小結(jié)61-63
• 4 超聲醫(yī)學(xué)圖像的交互式分割系統(tǒng)63-71
• 4.1 引言63
• 4.2 交互式分割系統(tǒng)介紹63-67
• 4.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)和主要功能63-64
• 4.2.2 主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)64-66
• 4.2.3 界面設(shè)計(jì)和操作過程66-67
• 4.3 圖像處理應(yīng)用實(shí)例67-70
• 4.4 小結(jié)70-71
• 5 全文總結(jié)與展望71-74
• 5.1 全文總結(jié)71-72
• 5.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)72
• 5.3 研究展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表、錄用的論文，參加研究的課題及獲獎(jiǎng)情況列表79-81
• 發(fā)表論文列表79
• 參加研究的課題79
• 獲獎(jiǎng)情況79-81
• 致謝81

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