基于變分水平集方法的CT肝臟圖像分割與三維重建.pdf

1、摘要醫(yī)學(xué)圖像多相分割與多器官的三維重建在計(jì)算機(jī)輔助診斷及虛擬手術(shù)中有著重要的應(yīng)用，但由于醫(yī)學(xué)圖像本身的復(fù)雜性和多樣性，經(jīng)典的圖像分割技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際需求。本文對(duì)平面上多相圖像的變分水平集方法進(jìn)行了研究，針對(duì)水平集方法計(jì)算效率上的不足應(yīng)用了三種快速分裂投影方法：快速分裂對(duì)偶投影方法、分裂Bregman投影方法、分裂增廣Lagrangian投影方法。首先，在處理總變分項(xiàng)時(shí)，通過(guò)分裂方法引入輔助變量，將原能量泛函引起的非線性算子計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)化為

2、簡(jiǎn)單的線性算子，并將復(fù)雜的約束方程轉(zhuǎn)化成為簡(jiǎn)單的代數(shù)約束方程，從而避免了在泛函中額外增加復(fù)雜懲罰項(xiàng)計(jì)算的問(wèn)題，使得計(jì)算更加簡(jiǎn)便，提高了計(jì)算效率，并將投影方法加入到水平集的演化過(guò)程中，這樣既保持了符號(hào)距離函數(shù)固有的特性，并且又可以跟蹤水平集拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化。其次，借助符號(hào)距離函數(shù)和水平集的特性，避免了水平集函數(shù)的再一次初始化操作，降低了初始輪廓線對(duì)分割結(jié)果的影響。同時(shí)借助非線性各向異性濾波，對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的肝臟圖像進(jìn)行處理，在平滑噪聲的同時(shí)保持

3、圖像的邊緣特征。與傳統(tǒng)方法相比，所給出的快速算法分割結(jié)果較好，計(jì)算效率較高。最后，在得到多相圖像分割變分水平集通用模型后，利用通用算法設(shè)計(jì)及編程實(shí)現(xiàn)，給出了多相圖像分割變分水平集模型的快速分裂對(duì)偶投影方法，分裂Bregman投影方法和分裂增廣Lagrangian投影方法的具體公式及計(jì)算步驟，并以肝臟腫瘤CT圖像為例進(jìn)行了多相分割與三維重建。關(guān)鍵詞：多相分割；變分水平集方法；肝臟圖像；邊緣特征；分裂增廣拉格朗日投影法；三維重建目錄第一章緒

4、論111研究目的及意義112國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀2121傳統(tǒng)圖像分割研究現(xiàn)狀一2122變分水平集方法研究現(xiàn)狀。3123醫(yī)學(xué)圖像分割與三維重建613本文的主要工作7第二章變分水平集方法及圖像分割中的基礎(chǔ)模型921變分水平集方法922變分圖像分割的基礎(chǔ)模型11221兩相圖像區(qū)域的分割變分模型11222無(wú)需重新初始化的變分水平集模型13223多相圖像區(qū)域的分割變分模型14第三章基于ChanVese模型的分割算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果1931梯度降方法2032分

5、裂對(duì)偶投影方法2233分裂Bregman投影方法2334分裂增廣Lagrangian投影方法2435圖像分割及實(shí)驗(yàn)結(jié)果25351兩相圖像分割及實(shí)驗(yàn)結(jié)果25352多相圖像分割及實(shí)驗(yàn)結(jié)果27第四章多相圖像分割在醫(yī)學(xué)肝臟CT圖像中的應(yīng)用3241醫(yī)學(xué)肝臟CT圖像分割3242肝臟CT分割及實(shí)驗(yàn)結(jié)果32421CT斷層肝臟圖像平滑處理32422兩個(gè)水平集的肝臟圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34423三個(gè)水平集的肝臟圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析3643肝臟三維重建結(jié)果37第