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1、骨關(guān)節(jié)炎已經(jīng)成為影響中老年人生活質(zhì)量的最為常見的關(guān)節(jié)疾病,且患者的年齡正逐步呈現(xiàn)低齡趨勢(shì)。骨關(guān)節(jié)炎的早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷是提高療效的關(guān)鍵。隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展,MRI因其良好的組織分辨率、無(wú)創(chuàng)性和無(wú)輻射性等優(yōu)點(diǎn),成為了骨關(guān)節(jié)炎診斷的重要成像方式。利用計(jì)算機(jī)診斷技術(shù),對(duì)膝關(guān)節(jié)MRI圖像進(jìn)行軟骨分割及定量分析,可以輔助醫(yī)生診斷軟骨病變狀態(tài),制定手術(shù)治療方案,具有巨大的應(yīng)用前景。MRI圖像中的軟骨細(xì)小狹長(zhǎng),形態(tài)多變,與周圍組織對(duì)比度相似,存在
2、偽影、噪聲、圖像模糊等問(wèn)題,因此軟骨的自動(dòng)分割和定量分析存在困難。
本文針對(duì)這些問(wèn)題,研究并提出了一種基于多特征支持向量機(jī)和彈性自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)的算法對(duì)膝關(guān)節(jié)MRI圖像中的軟骨進(jìn)行自動(dòng)分割,并對(duì)分割出的軟骨進(jìn)行三維重建及定量分析。本文主要研究工作如下:
?、俦疚尼槍?duì)膝關(guān)節(jié)MRI軟骨分割存在的難點(diǎn),研究并提出了一種結(jié)合改進(jìn)的自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)與多特征支持向量機(jī)的骨-軟骨接觸面提取,實(shí)現(xiàn)軟骨候選區(qū)域的精確定位,該算法基于
3、梯度幅值直方圖和反饋的邊緣數(shù)目動(dòng)態(tài)更新高低閾值,檢測(cè)圖像中的主要邊緣,并提取主要邊緣的多種類型特征,采用支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)骨邊緣的識(shí)別,最后對(duì)骨邊緣進(jìn)行優(yōu)化得到骨-軟骨接觸面。
?、谠诠?軟骨接觸面定位的基礎(chǔ)上,采用彈性自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)算法實(shí)現(xiàn)膝關(guān)節(jié)軟骨的自動(dòng)分割。該算法根據(jù)骨-軟骨接觸面和梯度幅值自動(dòng)選取種子點(diǎn),利用已生長(zhǎng)區(qū)域的灰度均值和方差動(dòng)態(tài)的更新相似性準(zhǔn)則,對(duì)得到的初始軟骨分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,得到準(zhǔn)確的軟骨分割結(jié)果。
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