基于多圖譜的人腦MR圖像的分析與可視化.pdf

1、人的大腦是高度發(fā)達(dá)的器官，是支配和調(diào)節(jié)人的一切生理活動，包括思維、意識等高級活動的中樞。人的大腦內(nèi)部有眾多結(jié)構(gòu)，研究這些結(jié)構(gòu)可為醫(yī)生在臨床診斷上提供重要的指導(dǎo)意義，國內(nèi)外也都十分重視腦科學(xué)的研究。核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）以其非損傷性、非介入性、對軟組織的對比度較高等特點，在臨床醫(yī)學(xué)上起著越來越重要的作用。本研究分為三個部分：
　　⑴人腦是非常復(fù)雜的軟組織，個體差異性較大，加上核磁

2、共振技術(shù)帶來的磁場強度不均勻性、隨機(jī)噪聲、腦脊液搏動等因素的影響，使得腦部MR圖像的分割變得尤為困難?；趫D譜配準(zhǔn)的分割方法利用了圖像的先驗知識，將已分割的模板圖像配準(zhǔn)到待分割的目標(biāo)圖像上，尋求模板圖像和目標(biāo)圖像之間的變換參數(shù)，利用變換參數(shù)將感興趣的結(jié)構(gòu)映射到目標(biāo)圖像上，從而實現(xiàn)了目標(biāo)圖像的分割。有時單個圖譜和目標(biāo)差異性較大，很難得到理想的分割結(jié)果，本文使用多個圖譜和目標(biāo)圖像配準(zhǔn)，然后對每個分割結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終的分割結(jié)果。多圖譜配

3、準(zhǔn)方法的關(guān)鍵在融合策略的選擇上，本文提出了一種新的圖譜融合方法，該方法將圖譜和目標(biāo)圖像在感興趣區(qū)域的相似性度作為圖像融合的權(quán)重，實驗證實了該方法的有效性。
　?、苹诙鄨D譜配準(zhǔn)的腦部結(jié)構(gòu)分割方法屬于二分判斷，在邊界曲面上很容易出錯，這樣分割出來的結(jié)果就不一定精確。體繪制技術(shù)可以模糊顯示結(jié)構(gòu)的邊界曲面。傳遞函數(shù)的設(shè)計一直都是體繪制技術(shù)中的難點。對于含有人腦這種復(fù)雜器官的MR圖像，設(shè)計合理的傳遞函數(shù)進(jìn)行分類尤為困難?；诙鄨D譜配準(zhǔn)原理

4、，本文針對人腦MR圖像提出了一種新的設(shè)計傳遞函數(shù)的方法，將多圖譜配準(zhǔn)融合后的概率值作為設(shè)計傳遞函數(shù)阻光度的依據(jù)。本文后又使用模糊 C均值算法來改進(jìn)基于多圖譜配準(zhǔn)設(shè)計的傳遞函數(shù)，實驗證明本文提出的方法可以有效地分類出人腦中感興趣的結(jié)構(gòu)。
　　⑶在臨床診斷中，判斷腦部是否存在病變區(qū)域以及進(jìn)一步確定病灶區(qū)域歸屬的腦部結(jié)構(gòu)能為醫(yī)生診斷和治療提供更有用的信息。本文使用圖譜配準(zhǔn)的方法分析多圖譜和目標(biāo)圖像在感興趣區(qū)域的紋理特征差異，判斷腦部區(qū)域