基于密度峰值聚類的前列腺KVCT圖像3D分割.pdf

1、近年來前列腺癌的發(fā)病率逐漸提高,前列腺癌已經(jīng)成為全世界范圍內(nèi)成年男性的重要?dú)⑹?。前列腺癌的發(fā)病人群主要集中在中老年男性。在我國隨著人口老齡化趨勢的增加,前列腺癌的發(fā)病率還會進(jìn)一步提升,這導(dǎo)致前列腺癌可能成為本世紀(jì)最嚴(yán)重的惡性腫瘤。放療是前列腺癌目前最為有效的治療方法。在放療過程當(dāng)中要精確控制放療在腫瘤區(qū)域的劑量,否則會對人體造成嚴(yán)重的不可逆的損傷。為了便于精確定位腫瘤區(qū)域,前列腺癌治療的第一步就是將前列腺從周圍其他復(fù)雜的組織背景中分割出

2、來,之后才能做進(jìn)一步的病情預(yù)測,病情治療規(guī)劃以及放療等。因此對于前列腺分割的研究有著非同尋常的意義。目前關(guān)于前列腺電子計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）圖像的分割算法雖然有很多，但大都是基于二維的分割算法，本文提出的算法是對序列圖三維重建后的三維圖像進(jìn)行三維分割。本文關(guān)于前列腺分割算法的研究主要工作如下：
　　1.提出了一種基于超像素兩次聚類的前列腺CT圖像的三維分割方法。這種方法首先將二維的基于簡單線性迭代聚類（SLIC）的超像素生成算法擴(kuò)

3、展到了三維，接著將二維的灰度-梯度共生矩陣特征也擴(kuò)展到了三維，然后對超像素進(jìn)行第一次聚類得到初始的前列腺分割結(jié)果。由于第一次聚類產(chǎn)生初始分割結(jié)果只是去掉了差異性較大的部分，所以我們對第一次初始分割的結(jié)果進(jìn)行了第二次聚類。兩次聚類后最后小部分的序列圖仍然存在黏連問題，于是緊接著我們進(jìn)行了三維形態(tài)學(xué)處理去掉黏連部分得到最終的結(jié)果。
　　2.提出了一種交互式分割方法。這種方法在聚類一次產(chǎn)生初始分割的基礎(chǔ)上首先對目標(biāo)區(qū)域人工交互，選擇一些

4、點(diǎn)或者線作為目標(biāo)區(qū)域，接著依據(jù)超像素特征向量之間的相關(guān)性對選定區(qū)域周圍的超像素進(jìn)行合并，從而得到目標(biāo)區(qū)域分割結(jié)果。
　　3.提出了一種基于配準(zhǔn)的分割方法。這種方法首先選取了一部分易于黏連的前列腺千兆電子計(jì)算機(jī)斷層掃描（KVCT）圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并且人工標(biāo)記好前列腺區(qū)域。接著讓待分割圖像與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，求出與待分割圖像歸一化相關(guān)系數(shù)最大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖像。最后將手工標(biāo)注的前列腺區(qū)域通過坐標(biāo)變換映射到待分割圖像上，從而實(shí)