MRI人腦圖像分割與三維重建的研究與應(yīng)用.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像處理的研究開始于七十年代后期,而真正的臨床應(yīng)用始于1973年,而此時正是核磁共振實現(xiàn)臨床應(yīng)用,為影像醫(yī)學(xué)開辟了新的知識領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)圖像處理,包括醫(yī)學(xué)圖像分割、醫(yī)學(xué)圖像三維重建等。醫(yī)學(xué)圖像分割一直就是醫(yī)學(xué)圖像處理界的研究熱點。圖像分割是正常組織和病變組織的三維可視化、圖形引導(dǎo)手術(shù)等后繼操作的基礎(chǔ),分割的標(biāo)準(zhǔn)性對醫(yī)生判斷疾病的真實情況并做出相應(yīng)的診斷計劃至關(guān)重要。醫(yī)學(xué)圖像三維重建也是目前的一個研究熱點問題,是計算機圖形學(xué)和圖象處理在生

2、物醫(yī)學(xué)工程中的重要應(yīng)用。在醫(yī)學(xué)中,對人體的大腦的分割與三維重建,將為醫(yī)生確定腫瘤的物理屬性和治療方案提供很好的理論依據(jù)。
　　 傳統(tǒng)的模糊C均值聚類算法(FCM)廣泛應(yīng)用于圖像分割。但是FCM算法隨機的選擇初始值,容易陷入局部最優(yōu),并且未考慮空間信息,因而對噪聲十分敏感。本文提出用種子填充和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對MRI人腦圖像進行顱骨剔除。同時文中結(jié)合核函數(shù)和FCM算法,用內(nèi)核引導(dǎo)的距離代替歐式距離,并用像素的隸屬度空間信息,提出了

3、一種結(jié)合像素空間隸屬度的核FCM人腦MR分割算法。通過實驗表明,該算法具有很好的分割效果,同時對噪聲具有較強的魯棒性。
　　 面繪制是醫(yī)學(xué)圖像三維可視化的重要手段之一,其通過對一系列的二維圖像分割處理,重新還原出被檢物體的三維模型,并以表面的方式顯示出來,為用戶提供較強真實感的三維醫(yī)學(xué)圖像。在面繪制中,Marching Cubes(MC)算法是基于規(guī)則體數(shù)據(jù)抽取等值面的經(jīng)典算法。本文在MC算法基礎(chǔ)上,提出等值面提取效率提高和等值