核磁共振圖像分割與運動分析若干技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像處理的主要研究方向有圖像分割、圖像配準(zhǔn)、結(jié)構(gòu)分析、運動分析等，而其中醫(yī)學(xué)圖像分割的研究具有重要意義。由于醫(yī)學(xué)圖像具有復(fù)雜性和多樣性，成像質(zhì)量受到醫(yī)學(xué)影像設(shè)備成像技術(shù)的影響，醫(yī)學(xué)圖像具有局部邊緣模糊、存在噪聲、區(qū)域灰度不一致性等特點，使得醫(yī)學(xué)圖像分割更加困難。目前，人們在繼續(xù)關(guān)注對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行自動分割的同時，對交互式分割方法的研究也成了醫(yī)學(xué)圖像分割的研究重點。本文對交互式live wrie、Intelligent Scissors

2、模型、參數(shù)活動輪廓模型、幾何活動輪廓模型進(jìn)行了分析；對可形變模型在心臟核磁共振圖像中的分割進(jìn)行了研究；對光流技術(shù)理論模型進(jìn)行了分析，并用光流技術(shù)對心臟運動進(jìn)行評估方面進(jìn)行了研究。 分析了交互式圖像分割的兩種方法，即live wire方法及Intelligent Scissors（IS）方法，并指出了這兩種方法在分割圖像時存在運算速度慢、操作復(fù)雜的缺陷。 傳統(tǒng)的Snake模型分割圖像時，要求初始輪廓線設(shè)置在感興趣區(qū)域的邊界

3、附近，曲線在變形過程中難以分割深度凹陷區(qū)域。本文在分析參數(shù)活動輪廓模型及其改進(jìn)模型的基礎(chǔ)上，提出了基于距離均衡化的自適應(yīng)動態(tài)輪廓模型。通過頂點到其鄰點的平均距離作為Snake模型的彎曲力，通過圖像自身的特征構(gòu)造的膨脹力，使得該模型具有自適應(yīng)能力，同時提出了距離均衡化的概念；對改進(jìn)后模型的穩(wěn)定性、光滑性及處理畸變物體的凹陷區(qū)域進(jìn)行了深入分析。用該模型分割心臟MRI圖像時，取得了較好的效果。 根據(jù)心臟MR圖像的特點，提出了先對心臟M

4、R圖像進(jìn)行K均值聚類，把K均值聚類后的圖像作為特征圖像，在特征上用Song and Chan提出的快速分割方法進(jìn)行粗分割，再用粗分割的曲線作為水平集的初始曲線，在心臟MR圖像上用Chan和Vese方法進(jìn)行細(xì)分割；同時對Chan和Vese提出的簡化化Mumford-Shah模型進(jìn)行了改進(jìn)，使得每次迭代中對能量函數(shù)的優(yōu)化更具有全局性，大幅度減少迭代次數(shù)，并對Song和Chan快速算法中掃描圖像的區(qū)域也進(jìn)行了改進(jìn)，兩方面的改進(jìn)提高了計算速度和

5、分割效果。分割實驗證明，該方法能夠快速、準(zhǔn)確地分割心臟MR工圖像。 針對左心室外輪廓類似橢圓的特點，提出了基于先驗形狀信息的水平集模型。該模型在Chan-Vese模型的基礎(chǔ)上增加橢圓形狀約束項，來控制曲線的演化，將水平集的演化曲線作為對輪廓新的位置預(yù)測，并用橢圓對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正，把預(yù)測結(jié)果和修正結(jié)果分別作為新的水平集曲線和形狀信息。實驗表明，這種將橢圓形狀約束引入水平集模型的先驗形狀信息的水平集模型對心臟外輪廓的分割是有效的，

6、非常適合分割象心臟這一類醫(yī)學(xué)圖像。 在分析帶標(biāo)記線的心臟MRI特點的基礎(chǔ)上，提出了利用Gabor濾波和先驗形狀的水平集模型相結(jié)合對帶標(biāo)記線的心臟MR圖像進(jìn)行分割的方法。該方法通過對帶標(biāo)記 線的心臟MR圖像進(jìn)行Gabor變換，把標(biāo)記線分離出來，并且擴大心肌和血液之間的差異，再對變換后的圖像用先驗形狀的水平集模型進(jìn)行分割。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地分割帶標(biāo)記線的心臟MR圖像。 在對幾種典型的光流技術(shù)的理論模型和它們

7、的性能進(jìn)行了深入的分析與討論的基礎(chǔ)上，提出了基于二階微分技術(shù)的光流估計方法。該方法在光流基本方程的基礎(chǔ)上用二階微分技術(shù)作為附加約束條件來求解光流，并用合成圖像進(jìn)行了驗證，結(jié)果表明該方法取得了較好的效果。 在分析心臟運動特點的基礎(chǔ)上，提出了采用光流方法估計心臟運動的基本思路。然后，再從經(jīng)過前人評價的光流計算方法中，選取兩種比較好的方法（Lucas and Kanade與Fleet and Jepson的方法），各取其長處進(jìn)行融合，

8、提出了一種基于Gabor濾波的相位圖像光流估計方法。這種方法聯(lián)合Gabor濾波器和加權(quán)最小二乘法估計序列圖像的光流。Gabor濾波器對圖像進(jìn)行不同方向的濾波，每一幅濾波圖像滿足光流基本方程，為了獲得較為精確的光流，用加權(quán)最小二乘法來進(jìn)行光流估計。首先，用Gabor濾波器對序列圖像進(jìn)行時空濾波，并計算出他們的空間和時間相位梯度。然后，再用加權(quán)最小二乘法來估計序列圖像的光流。實驗結(jié)果表明該方法具有計算精度高、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，能較好地給出運動