本文關(guān)鍵詞：多模態(tài)腫瘤圖像聯(lián)合分割方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

Ⅲ川㈣㈣川lIllI刪洲㈣0mI Y座機(jī)電話號(hào)碼 博士學(xué)位論文 多模態(tài)腫瘤圖像聯(lián)合分割方法研究 博士研究生：蔣君 指導(dǎo)教師：馮前進(jìn)教授 摘要 腫瘤是常見(jiàn)的危害人類健康的惡性疾病之一。對(duì)于尚未廣泛轉(zhuǎn)移的腫瘤患 者，目前普遍采用的是基于圖像引導(dǎo)的放射療法。這種療法需要依據(jù)患者的斷 層圖像來(lái)定位腫瘤邊界和危及器官，并據(jù)此計(jì)算患者體內(nèi)的放射劑量分布，制 定放療計(jì)劃。 目前，醫(yī)院在制定放療計(jì)劃時(shí)普遍采用手工勾畫(huà)的方式來(lái)確定放療靶區(qū)。 醫(yī)生需要逐層篩查病人的斷層圖像，并用專業(yè)的放療計(jì)劃軟件勾畫(huà)出所有圖像 序列中的腫瘤輪廓。在勾畫(huà)過(guò)程中，醫(yī)生既要保證病灶靶區(qū)的準(zhǔn)確勾畫(huà)，又要 盡量規(guī)避正常組織和重要器官。然而，手工勾畫(huà)存在諸多弊端：一方面，由于 病人的圖像往往多達(dá)上百個(gè)斷層，腫瘤也可能轉(zhuǎn)移至若干處，這直接導(dǎo)致醫(yī)生 的篩查過(guò)程非常耗時(shí)；另一方面， 某些類型的腫瘤在圖像中 例如，鼻咽部腫 瘤的CT圖像 邊界并不明顯，醫(yī)生在勾畫(huà)此類圖像時(shí)，，需要結(jié)合腫瘤生長(zhǎng)造成 的解剖結(jié)構(gòu)變化來(lái)勾勒大致的腫瘤邊緣。即使對(duì)于具有良好的解剖知識(shí)的臨床 醫(yī)師而言也需要反復(fù)揣摩，仔細(xì)推敲。由此可見(jiàn)，手工勾畫(huà)過(guò)程枯燥、困難耗 時(shí)，并帶有一定的主觀性，重復(fù)性差。研究腫瘤圖像的自動(dòng)／半自動(dòng)分割方法， 為腫瘤靶區(qū)的勾畫(huà)提供快捷、且重復(fù)性較高的方案，成為圖像引導(dǎo)放療技術(shù)領(lǐng) 域的一個(gè)重要研究分支。 傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法有基于閾值和區(qū)域生長(zhǎng)這類簡(jiǎn)單的圖像分割方法， ClIt 這類較復(fù)雜的分割方法。 也有基于統(tǒng)計(jì)形狀模型 ASM 和圖割 Gr印h 然而，這些傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法往往是基于個(gè)體的單模態(tài)圖像。近些年來(lái)

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