基于感興趣區(qū)域的顱腦圖像處理與應用.pdf

1、在醫(yī)學圖像處理技術中，一直以來都存在著一個十分關鍵的問題，那就是如何正確地提取出我們關心的解剖組織對象也就是我們感興趣的目標區(qū)域，這也正是如何對醫(yī)學圖像進行準確的分割。醫(yī)學圖像分割是對醫(yī)學圖像中病灶進行提取、定量分析、體積測量、配準處理、三維重建等操作的基礎環(huán)節(jié)，同時，又是對醫(yī)學圖像進行高層次理解的前提條件。所以，對醫(yī)學感興趣目標分割的準確性將直接關系到醫(yī)生對病理的分析診斷和診治方案的制定與實施。
　　 在醫(yī)學圖像中，可以發(fā)現不

2、同組織之間的特征具有極其相似性和復雜性等特點，這使得醫(yī)學圖像分割一直是各種影像分析系統(tǒng)中的瓶頸問題。而顱腦圖像尤其具備這個特點，并且由于其重要的應用價值，對顱腦圖像中的感興趣區(qū)域分割，已成為醫(yī)學圖像處理技術中的熱點研究問題。
　　 本文在汲取前人研究成果的基礎上，總結并概括了常見的醫(yī)學圖像分割方法和基于感興趣區(qū)域的分割方法，并根據醫(yī)學圖像的自身特點，從實際應用的角度出發(fā)，提出了兩種在顱腦圖像中基于交互的感興趣區(qū)域快速分割方法。本

3、文的主要研究內容和研究成果如下：
　　 1、闡述了醫(yī)學影像技術的發(fā)展以及醫(yī)學圖像處理技術在臨床診斷當中的應用與重要意義，指出醫(yī)學圖像分割技術在醫(yī)學圖像處理中的重要地位，提出了對顱腦圖像中感興趣區(qū)域的分割的必要性，分析和總結了目前常見的醫(yī)學圖像分割方法和基于感興趣區(qū)域的分割方法。
　　 2、提出了一種基于等周算法的顱腦圖像感興趣區(qū)域快速分割方法。由于基于圖論的圖像分割是將圖像中的像素點看作圖的結點，并構成一幅加權圖來實現圖

4、像分割，因而隨著圖像的尺寸增大，圖像中的像素點也隨之增多，問題的求解也將越來越耗時。一般而言，它是一個NP難問題。但對于一幅醫(yī)學圖像來說，往往我們關心的只是感興趣目標區(qū)域，而它僅占據一個較小的部分。我們在利用等周算法的基礎上對顱腦圖像中感興趣區(qū)域進行分割，有效降低了求解問題規(guī)模，提高了分割的時效性，并獲得了很好的分割效果。
　　 3、提出了一種基于醫(yī)學三維數據集的感興趣空間鄰域體快速分割方法。由于很多在二維圖像上所使用的分割方法

5、，很難直接用到三維數據場的分割。從醫(yī)學應用的角度，本文針對醫(yī)學圖像數據信息量大及數據高度復雜等特點，結合閾值法與區(qū)域生長法這兩種方法的優(yōu)點，并通過對閾值法和區(qū)域生長法做出改進，很好地結合從醫(yī)學三維數據集中獲得的感興趣空間鄰域體的二維切片圖像及其空間信息，有效地實現對感興趣空間鄰域體的準確分割，算法具有較高的魯棒性。
　　 4、結合實際應用，設計并實現了神經腦外科手術的三維成像輔助應用系統(tǒng)框架。通過直接讀取DICOM標準數據來構造