基于自動(dòng)混合建模的椎骨MRI圖像分割算法研究.pdf

1、中圖分類號(hào)UDCTN911620碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼密級(jí)10533基于自動(dòng)混合建模的椎骨M對(duì)圖像分割算法研究ResearchonSegmentationmethodofVertebraeMagneticResonanceImagesbasedonAutomatedHybridModeling作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：論文答辯日期絲!蘭：釜，7符曉娟計(jì)算機(jī)技術(shù)圖像處理計(jì)算機(jī)工程系黃東軍答辯委員會(huì)主席中南大學(xué)2

2、010年05月基于自動(dòng)混合建模的椎骨MRI圖像分割算法研究摘要：脊柱疾病已經(jīng)成為人類社會(huì)的常見病和多發(fā)病，且嚴(yán)重影響到人們的生活。脊柱M對(duì)圖像對(duì)于診斷和治療各類脊柱疾病發(fā)揮著重要的作用。準(zhǔn)確快速地將椎骨從脊柱M附圖像中分割出來，不僅有利于縮短醫(yī)生診斷脊柱疾病的時(shí)間，同時(shí)還可以通過計(jì)算椎骨的參數(shù)來輔助脊柱疾病的治療。人體的脊柱共有33塊椎骨，若全部采用手動(dòng)分割則非常耗時(shí)，且不同的操作人員會(huì)得到不同的分割結(jié)果。而將MRJ圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)量化處

3、理，能夠提高脊柱診斷的準(zhǔn)確性并保證其客觀性。因此，本文致力于研究適合脊柱M對(duì)椎骨分割的計(jì)算機(jī)方法。針對(duì)以上問題并提高分割精確度，本文提出一種基于自動(dòng)混合建模的脊柱MRl分割方法。該方法包括混合建模和混合分割兩部分，混合建模包括基于最小描述長(zhǎng)度的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)形狀建模、局部梯度建模、統(tǒng)計(jì)紋理建模和混合建模；混合分割分成三步，一是確定分割的初始位置，二是進(jìn)行局部梯度搜索獲得中間分割結(jié)果，三是進(jìn)行混合搜索獲得最終結(jié)果。本文提出的方法結(jié)合了ASM和A

4、AM方法的優(yōu)點(diǎn)，使得分割結(jié)果在特征點(diǎn)和紋理上都更為精確，同時(shí)在分割過程中考慮椎骨的幾何特性，減小因初始位置不夠貼近真實(shí)輪廓而造成的誤差。本文在windowsxp環(huán)境下，使用matlab201lb搭建了脊柱M對(duì)圖像分割實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并進(jìn)行了測(cè)試。平臺(tái)主要包括四個(gè)模塊：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)、自動(dòng)建模、分割以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。將25組脊柱M砒圖像的專家分割結(jié)果用于建立混合模型，其中形狀模型的方差和目標(biāo)函數(shù)值均小于手動(dòng)和函數(shù)參數(shù)方法。模型建立后，通過3組脊柱