本文關鍵詞：計算機輔助微創(chuàng)心臟外科手術導航系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《上海交通大學》 2008年

基于超聲圖像的病灶區(qū)自動檢測和分析系統(tǒng)的實現(xiàn)

劉辰  

【摘要】： 目前超聲圖像診斷是與CT同位素掃描、核磁共振等一樣重要的醫(yī)學圖像診斷手段。但是,與CT和核磁共振等醫(yī)學圖像相比,超聲圖像的圖像質量較差,目前的診斷以定性為主,受主觀因素影響較大。研究超聲圖像的紋理特征,以便獲得量化參數,并以此為依據進行病灶的提取,為醫(yī)生提供診斷依據,是非常必要的�；谝陨显�,本文結合人體器官組織超聲圖像的特點,以三維重建,圖像分割為基本手段,提取病灶組織,對超聲圖像的臨床診斷具有重要意義。 該課題的臨床意義在,于對處理復雜的超聲圖像,往往需要以醫(yī)生的醫(yī)學知識和行醫(yī)經驗為基礎。鑒于此,本文著手來探索和研究一些有關超聲圖像處理方面的算法和思想,并且處理加工這些圖片。通過數字圖像處理,進行試驗,提取所感興趣區(qū)域(ROI)的有關信息,以減少不必要的錯診、誤診率。 Region of Interest即所感興趣區(qū)域,中文譯成病灶,因為人們所感興趣的很大一部分是病變的器官,廣義上ROI可以理解為特殊組織,器官,病灶等一切和周圍組織有區(qū)別的部分。由于ROI在物理易于周圍組織的特性,導致最后圖像上ROI的特殊的圖像性質,因此可以使用各種圖像處理方法來提取ROI。 感興趣區(qū)域(ROI)的提取很大程度上取決于圖像分割的算法,由于超聲圖像的特性,很多算法比如分水嶺,都不適用。由于Snake和其衍生算法從本質上說都是基于能量的分割算法,對于噪聲的敏感度相對其他算法要小很多,比較適合對于超聲圖像的分割。 國內對于超聲圖像的分割僅僅局限于二維數據,本系統(tǒng)把分割從二維擴展到了三維數據,選取了DDCM作為分割算法。詳細講述了DDCM算法的改進,由實驗得出DDCM算法初始參數選取的方法。 本文主要任務如下:討論了醫(yī)學圖像的快速高效分割。討論了幾種比較熱門的分割算法,其中著重討論了DDCM算法,和其后續(xù)的改進。用改進的DDCM來對三維超聲數據進行分割。并且對分割結果做初步分析,得出詳細的分割報告。同時構建了一個三維超聲數據病灶提取的軟件,軟件能很好的對病灶區(qū)進行分割。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TP274.4
【目錄】：

摘要5-7

ABSTRACT7-12

第一章 緒論12-20

1.1 課題背景和研究意義12-13

1.2 圖像分割算法的綜述13-14

1.2.1 圖像分割概念及意義13

1.2.2 圖像分割研究的國內外現(xiàn)狀13-14

1.3 超聲圖像14-18

1.4 論文主要工作18-19

1.5 論文組織結構19-20

第二章 三維醫(yī)學圖像分割20-30

2.1 引言20-21

2.2 蛇形算法（SNAKE）模型21-23

2.3 氣球力（BALLOON）算法23-24

2.4 梯度矢量流SNAKE 模型（GVF SNAKE）24-25

2.5 圖像分割的評價算法概況25-27

2.5.1 圖像分割的評價算法概況25-26

2.5.2 圖像分割評價算法面臨的挑戰(zhàn)26-27

2.6 常用的三維醫(yī)學圖像分割評價算法介紹27-29

2.6.1 Similarity Index (SI)27

2.6.2 相對差異度(RDD)與相對重疊度(ROD)27-28

2.6.3 真陽性率(TPF)與真陰性率(TNF)28

2.6.4 根均方根誤差(RMSE)28-29

2.7 小結29-30

第三章 離散動態(tài)輪廓模型（DDCM）30-41

3.1 引言30

3.2 基本模型30-37

3.2.1 內力分解31-34

3.2.2 外力分解34-35

3.2.3 形變和重構35-37

3.3 DDCM 算法的改進37-40

3.3.1 內力改進37

3.3.2 外力改進37-39

3.3.3 DDCM 算法在3-D 中的擴展39-40

3.4 小結40-41

第四章 系統(tǒng)的實現(xiàn)41-48

4.1 VTK 開發(fā)包41-44

4.1.1 VTK 簡介41-42

4.1.2 VTK 圖形模型對象42-43

4.1.3 VTK 可視化模型43-44

4.2 DICOM 數據的讀取44-46

4.3 感興趣區(qū)域的提取46

4.4 小結46-48

第五章 實驗結果和分析48-56

5.1 實驗環(huán)境48

5.2 系統(tǒng)構架48

5.3 實驗步驟48-50

5.4 ROI 提取實驗50-51

5.5 快速擴展性實驗51-53

5.6 輪廓附著性實驗53-55

5.7 小結55-56

第六章 總結與展望56-58

6.1 本文工作總結56

6.2 未來工作展望56-58

致謝58-59

參考文獻59-62

攻讀碩士學位期間的研究成果與已發(fā)表或錄用的論文62

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【引證文獻】

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