基于變化檢測(cè)技術(shù)的腦瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷方法應(yīng)用研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)輔助診斷(ComputerAidedDiagnosis，CAD)是醫(yī)生采用計(jì)算機(jī)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的處理、分析、識(shí)別、解釋的結(jié)果或結(jié)論作為輔助來(lái)完成其影像學(xué)臨床診斷的一種方法。CAD有三種臨床應(yīng)用模式、兩類(lèi)系統(tǒng)：應(yīng)用于初級(jí)模式和基本模式的基本CAD系統(tǒng)、應(yīng)用于高級(jí)模式的高級(jí)CAD系統(tǒng)。初級(jí)模式中的基本CAD系統(tǒng)能夠輔助醫(yī)生更容易辨識(shí)其感興趣的事物；基本模式中的基本CAD系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別病變或異常；高級(jí)模式中的高級(jí)CAD系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別病變

2、或異常并給出治療參考意見(jiàn)。
　　 本課題基于變化檢測(cè)技術(shù)提出了一種腦瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷方法，能夠自動(dòng)檢測(cè)出不同時(shí)期腦瘤的變化來(lái)，從而為醫(yī)療診斷提供解決方案，它主要包括顱腦MRI序列圖像的預(yù)處理和基于OLT變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變化檢測(cè)。由于偏差場(chǎng)的存在造成了磁共振圖像的灰度不均勻，本文使用N3軟件來(lái)提高磁共振圖像的均勻性。患者的圖像可能是來(lái)自不同時(shí)間、不同成像設(shè)備或者不同成像模式，所以必須對(duì)不同時(shí)期的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，本文在ITK環(huán)境中

3、，提出了一種基于最大互信息的醫(yī)學(xué)配準(zhǔn)方法，該方法對(duì)需要配準(zhǔn)的兩幅圖像的灰度值不需要進(jìn)行任何特別假設(shè)，也不需要對(duì)圖像作分割、特征提取等預(yù)處理，精度準(zhǔn)確，魯棒性較高。顱骨是非彈性剛體，在提取腦組織的過(guò)程中本文先使用區(qū)域生長(zhǎng)法提取顱骨模板，并提出了一種簡(jiǎn)便可行的形態(tài)學(xué)濾波方法。
　　 基于OLT變換與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變化檢測(cè)算法屬于一種聚類(lèi)的變換檢測(cè)方法。OLT變換是把原始的數(shù)據(jù)空間上屬于某一感興趣目標(biāo)的點(diǎn)經(jīng)過(guò)一種線性變換映射到特征子空

4、間，使之具有最緊密的聚類(lèi)屬性。根據(jù)這一特性，圖像中屬于相同組織的像素點(diǎn)經(jīng)過(guò)OLT變化到特征子空間后，會(huì)在一個(gè)特定位置形成聚類(lèi)。如果某個(gè)組織發(fā)生了變化，一些數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)較大地偏離類(lèi)中心點(diǎn)，甚至?xí)奂诹硪活?lèi)的范圍內(nèi)，使得聚集性變差。根據(jù)這一特性，經(jīng)過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)后，一些沒(méi)有發(fā)生變化的組織的聚類(lèi)指標(biāo)基本不變，而變化組織的聚類(lèi)指標(biāo)則發(fā)生了較大的變化，這樣就可以檢測(cè)出不同時(shí)期的影像變化。本課題對(duì)所提出的變化檢測(cè)算法的應(yīng)用性能進(jìn)行了仿真研究，結(jié)果