基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦組織圖像分割.pdf

1、對磁共振腦圖像中的腦組織進(jìn)行分割是對腦組織進(jìn)行定量分析的關(guān)鍵步驟。MR腦圖像中不同的腦組織(灰質(zhì)、白質(zhì)、腦脊液)互相混迭在一起而沒有明顯的邊界，MR成像過程中形成的偽影比其他醫(yī)學(xué)成像方式多得多(如化學(xué)位移偽影，運動偽影，磁敏感性偽影等)，磁場的不均勻性也會造成成像的偏差。這些因素使得要精確分割出不同的腦組織非常困難。 本文針對腦組織圖像分割問題進(jìn)行了研究。首先將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于磁共振圖像分割技術(shù)研究中，采用局部刺激全局抑制神經(jīng)元振

2、蕩網(wǎng)絡(luò)模型對腦組織圖像進(jìn)行分割，結(jié)果同傳統(tǒng)的閾值分割結(jié)果進(jìn)行對比。對腦組織圖像進(jìn)行預(yù)分割工作，目的是剔除非腦組織，保留大腦結(jié)構(gòu)。提出改進(jìn)的模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(IFKCN)，對原有算法進(jìn)行兩點改進(jìn)，進(jìn)行模型性能分析。應(yīng)用模型對預(yù)分割后的腦組織圖像進(jìn)行細(xì)分割工作，目的是分割出白質(zhì)，灰質(zhì)、腦脊液等腦局部組織，在分割的過程中對網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行研究。 本課題的研究工作和創(chuàng)新主要包括以下幾點： (1)對磁共振圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

3、進(jìn)行研究，采用局部刺激全局抑制神經(jīng)元振蕩網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行腦組織圖像分割，通過與傳統(tǒng)的閾值分割結(jié)果進(jìn)行對比證明其算法優(yōu)越性。 (2)對顱腦圖像進(jìn)行預(yù)分割工作。提出基于區(qū)域生長法和基于邊界跟蹤的大腦邊界線提取方法，通過將結(jié)果進(jìn)行比對證明區(qū)域跟蹤邊界提取算法更具穩(wěn)健型。 (3)對原模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行兩點改進(jìn)：隸屬度更新函數(shù)的調(diào)整，引入調(diào)整系數(shù)。提出一種改進(jìn)的模糊Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(IFKCN)。通過實驗進(jìn)行模型