眼前節(jié)OCT與腦MR圖像的分割研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像分割是虛擬器官研究工作的重要基礎(chǔ)。在虛擬器官研究的工作中,醫(yī)學(xué)圖像分割屬于前端工作,是醫(yī)學(xué)圖像處理進入到醫(yī)學(xué)圖像分析的關(guān)鍵步驟,影響著后期的形態(tài)建模和物理建模工作,其重要性不可忽視。
　　 OCT和MRI是臨床常用的成像手段,其中眼前節(jié)OCT圖像是是獲取清晰活體眼前節(jié)的重要來源,和青光眼診斷有重要的關(guān)系；而腦部MR圖像則與腦部疾病診斷密切關(guān)聯(lián)。對于眼前節(jié)OCT圖像,本文先對眼前節(jié)OCT圖像進行去噪工作,再分割出眼前節(jié)各組

2、織,最后提取出眼前房輪廓；對于腦MR圖像,本文先分割出T2權(quán)重的MR圖像中的腦組織,再在分割出來的腦組織中分割出腦室部分腦脊液。最后在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上提取輪廓,進行插值和采樣等工作,建立起外表連通和光滑的腦室部分腦脊液表面模型。對以上兩種圖像進行分割,得到的分割結(jié)果是進行三維重建,并進一步進行物理建模和仿真之前的必備工作,對各自的病理進程模擬和臨床手術(shù)計劃指導(dǎo)都具有十分重要的意義。
　　 本文的研究工作內(nèi)容及創(chuàng)新主要包括以下幾點

3、:
　　 1、針對OCT圖像特有的噪聲設(shè)計了去噪方案,排除了背景散斑和入射光柱的干擾,最大程度從背景中提取出眼前節(jié)的信息；
　　 2、提出了一套自動化的分割方法,分別分割出了角膜、虹膜和晶狀體,并提取出了眼前房輪廓；
　　 3、在腦的T2加權(quán)MR圖像中分割出了腦組織；設(shè)計了一套自動化分割腦室部分腦脊液的方法:首先利用初步分割獲取區(qū)域個數(shù)等信息,再利用二次分割實現(xiàn)精準分割。該方法分割效果好,不需任何人工干預(yù)；