基于MDL的統(tǒng)計形狀模型的建立及其醫(yī)學圖像分割的研究.pdf

1、隨著經濟水平的提高，健康已成為現(xiàn)代社會主題之一。醫(yī)學影像技術使我們可以非侵入地觀察人體內部構造和診斷治療。而醫(yī)學圖像處理和分析作為信息科學技術和醫(yī)學的交叉學科，將使醫(yī)學向數(shù)字化、智能化、自動化方向邁進。
　　 本文針對椎間盤、椎骨和半月板這三種富于細節(jié)變化的核磁共振圖像，進行統(tǒng)計形狀建模和圖像分割處理，具有較強的實用意義。主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　 (1)針對統(tǒng)計形狀建模中的點對應問題，使用基于最小描述長度的最優(yōu)化方法

2、加以解決，完成模型的自動建立。并提出使用多尺度弧長參數(shù)函數(shù)，確保粗尺度上具有最優(yōu)意義的點對應，同時在精尺度上使用最簡單的弧長參數(shù)函數(shù)來確定特征點，完成對感興趣目標的快速統(tǒng)計形狀建模。為后續(xù)圖像分割或定量分析打下基礎。實驗對肌肉骨骼核磁共振成像中椎骨、椎間盤以及半月板等具有臨床意義的結構建立了統(tǒng)計形狀模型，驗證了本文方法與手動取點相比具有客觀可重復性且更加簡潔，與單一尺度下的最小描述長度方法相比時間效率更高。
　　 (2)主動形狀