結(jié)合區(qū)域生長和水平集的海馬輪廓提取和三維重建.pdf

1、圖像分割技術(shù)是計算機(jī)視覺檢測中的重要組成部分，醫(yī)學(xué)圖像分割作為其中的重要分支，近年來受到國內(nèi)外研究學(xué)者的重視。醫(yī)學(xué)圖像分割是對正常組織和病變組織的二維觀測、三維重建和后續(xù)分析的基礎(chǔ)，圖像分割質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響后續(xù)的工作。醫(yī)學(xué)圖像存在著模糊、多模態(tài)性、不確定性等特點(diǎn)，對醫(yī)學(xué)圖像分割方法提出了很高的要求。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，涌現(xiàn)出大量的成像方式，為人們提供了更加充分的圖像數(shù)據(jù)信息的同時，對分割方法捕捉圖像特征的能力提出了更高的要求。

2、r>　　臨床上將海馬體積是否發(fā)生了變異作為癲癇、老年性癡呆、認(rèn)知障礙、精神分裂等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診斷標(biāo)準(zhǔn)，而海馬二維分割是海馬體積測量、三維重建的基礎(chǔ)，因此海馬二維分割成為三維重建的關(guān)鍵點(diǎn)；但針對海馬二維輪廓提取和三維重建結(jié)合的方法研究較少，因此，結(jié)合海馬二維輪廓提取和三維重建的技術(shù)研究具有深遠(yuǎn)理論意義和實際應(yīng)用價值。
　　論文的主要研究工作如下：
　　(1)由于海馬面積小，為減小運(yùn)算量，本文以人工點(diǎn)擊的種子點(diǎn)為中心，剪切能夠

3、包含海馬圖像的正方形區(qū)域作為海馬輪廓提取的對象。使用區(qū)域生長進(jìn)行海馬輪廓初提取時，為避免噪聲干擾，本文提出將種子點(diǎn)5*5領(lǐng)域灰度均值作為種子點(diǎn)灰度值進(jìn)行區(qū)域生長。
　　(2)本文將已生長區(qū)域灰度均值引入傳統(tǒng)區(qū)域生長準(zhǔn)則中，為區(qū)域生長提供了一個較準(zhǔn)確的灰度參考，同時提出將已生長區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差作為區(qū)域生長的閾值，實現(xiàn)了區(qū)域生長的自適應(yīng)化；針對基于像素點(diǎn)的區(qū)域生長結(jié)果邊界雜亂的現(xiàn)象，本文加入了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行邊界處理，獲得了較好的海馬

4、輪廓。
　　(3)本文以區(qū)域生長分割邊界作為水平集的初始輪廓，為水平集海馬分割提供了先驗信息；對水平集方法用于提取海馬輪廓時邊界易停留在背景梯度局部極值處的問題，本文提出基于目標(biāo)灰度差異的水平集方法，該方法在傳統(tǒng)水平集能量泛函中加入灰度能量差異項，使分割精度得到了提高的同時減少了分割時間，提高了分割效率；本文將該方法對海馬序列圖像進(jìn)行實驗，結(jié)果表明該方法具有較好的適應(yīng)性。
　　(4)最后本文選擇體繪制方法對海馬二維輪廓進(jìn)行三