基于最優(yōu)Atlas的CT影像中肺葉精準(zhǔn)分割算法研究
發(fā)布時(shí)間：2020-12-06 04:52
隨著醫(yī)學(xué)圖像的定量分析在疾病評(píng)估和治療方案中的應(yīng)用越來(lái)越受到重視,用于從CT圖像數(shù)據(jù)中進(jìn)行肺葉分割的精確計(jì)算方法成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前大多數(shù)應(yīng)用于臨床的肺葉分割是采用自動(dòng)預(yù)分割肺葉結(jié)合手動(dòng)檢查和交互的方式,即使可以通過手動(dòng)校正分割肺葉,探索精準(zhǔn)的肺葉分割方法以減小用戶負(fù)擔(dān)依然是本領(lǐng)域目前具有重大意義的研究?jī)?nèi)容。目前已有學(xué)者提出從CT圖像數(shù)據(jù)中進(jìn)行肺葉分割的計(jì)算方法,但并未在臨床實(shí)踐中證明面對(duì)廣泛且可變的臨床圖像和病理學(xué)方面所提出方法是穩(wěn)健且準(zhǔn)確的。根據(jù)臨床解剖學(xué)的定義,肺葉裂隙位置是肺葉分割的主要判斷依據(jù)。針對(duì)在具有可變性的臨床CT數(shù)據(jù)中進(jìn)行肺葉分割存在分割精度很難達(dá)到臨床要求且不穩(wěn)定的情況,本文提出了一種基于最優(yōu)Atlas的肺葉精準(zhǔn)分割方法,主要是通過根據(jù)肺部解剖結(jié)構(gòu)信息組合Atlas圖像的先驗(yàn)知識(shí)的方式來(lái)計(jì)算肺葉裂隙準(zhǔn)確位置的方法。主要通過兩個(gè)主要步驟來(lái)實(shí)現(xiàn):第一步,我們根據(jù)肺支氣管和血管在肺葉邊界周圍區(qū)域分布具有稀疏性的解剖結(jié)構(gòu)信息,綜合肺部區(qū)域的提取、肺氣管區(qū)域分割及標(biāo)記和計(jì)算血管距離圖對(duì)肺葉裂隙的位置區(qū)域進(jìn)行初始化近似估計(jì)并對(duì)標(biāo)記其位置信息;第二步,根據(jù)獲取的肺...
【文章來(lái)源】：湘潭大學(xué)湖南省
【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【部分圖文】：
人體肺部結(jié)構(gòu)的示意圖
計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）的 X 射線衰減系數(shù)來(lái)自磁共振成像模式的質(zhì)子密度。這樣圖像允許臨床醫(yī)生量化和可視化正常的解剖結(jié)構(gòu)與存在任何病理癥的解剖結(jié)構(gòu)之的大小、形狀和空間關(guān)系。在體內(nèi)或體外獲得某組織的光學(xué)成像圖像可以提供另個(gè)角度的信息參考來(lái)源，其描繪了在微觀分辨率水平上的結(jié)構(gòu)。圖像配準(zhǔn)的目標(biāo)是在兩個(gè)或更多的圖像之間找到相應(yīng)解剖結(jié)構(gòu)或功能結(jié)構(gòu)的置[27-29]，可以將圖像配準(zhǔn)應(yīng)用于圖像相異模態(tài)或者成像時(shí)間相異獲取來(lái)自相同組結(jié)構(gòu)的圖像，例如多模態(tài)圖像配準(zhǔn)以及連續(xù)圖像配準(zhǔn)等。以上兩種不同情況下生的圖像分別是同組織結(jié)構(gòu)配準(zhǔn)的參考模板圖像和待測(cè)試配準(zhǔn)圖像�；趫D像配準(zhǔn)究的其他應(yīng)用領(lǐng)域是組織間配準(zhǔn)，其目的是對(duì)準(zhǔn)不同的組織結(jié)構(gòu)之間的圖像，例群體間的組織結(jié)構(gòu)變異性。圖像配準(zhǔn)旨在于通過搜索圖像間的最優(yōu)幾何變換映射關(guān)系 T，使得同一目標(biāo)區(qū)域在兩幅相異的圖像上達(dá)到物理空間位置和特征空間位置的對(duì)準(zhǔn)（如圖 2.2 示），即在參考圖像上的點(diǎn) m 搜尋對(duì)應(yīng)的最佳映射關(guān)系可以使得待配準(zhǔn)圖像上的同點(diǎn) n 在空間位置完全一致。
這種差異可能在搜索最佳變換空間時(shí)增加優(yōu)化難度，但重地應(yīng)對(duì)這類問題。優(yōu)化方法也被稱為最快速度下降優(yōu)化方法[45,46]，該方法通過優(yōu)化查找成本函數(shù)的局部最優(yōu)值。梯度下降法可以通過以下假設(shè)數(shù) C ( X )在當(dāng)前點(diǎn)iX 的鄰域中被定義成可微分，當(dāng)函數(shù) C ( X )沿負(fù)梯度方向以 ( )i C X值減小。這意味著1( i i i iX X C X 擇學(xué)習(xí)率，當(dāng)學(xué)習(xí)率足夠小時(shí)會(huì)達(dá)到線性收斂效果[47]。如圖 2
本文編號(hào)：2900757
【文章來(lái)源】：湘潭大學(xué)湖南省
【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【部分圖文】：
人體肺部結(jié)構(gòu)的示意圖
計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）的 X 射線衰減系數(shù)來(lái)自磁共振成像模式的質(zhì)子密度。這樣圖像允許臨床醫(yī)生量化和可視化正常的解剖結(jié)構(gòu)與存在任何病理癥的解剖結(jié)構(gòu)之的大小、形狀和空間關(guān)系。在體內(nèi)或體外獲得某組織的光學(xué)成像圖像可以提供另個(gè)角度的信息參考來(lái)源，其描繪了在微觀分辨率水平上的結(jié)構(gòu)。圖像配準(zhǔn)的目標(biāo)是在兩個(gè)或更多的圖像之間找到相應(yīng)解剖結(jié)構(gòu)或功能結(jié)構(gòu)的置[27-29]，可以將圖像配準(zhǔn)應(yīng)用于圖像相異模態(tài)或者成像時(shí)間相異獲取來(lái)自相同組結(jié)構(gòu)的圖像，例如多模態(tài)圖像配準(zhǔn)以及連續(xù)圖像配準(zhǔn)等。以上兩種不同情況下生的圖像分別是同組織結(jié)構(gòu)配準(zhǔn)的參考模板圖像和待測(cè)試配準(zhǔn)圖像�；趫D像配準(zhǔn)究的其他應(yīng)用領(lǐng)域是組織間配準(zhǔn)，其目的是對(duì)準(zhǔn)不同的組織結(jié)構(gòu)之間的圖像，例群體間的組織結(jié)構(gòu)變異性。圖像配準(zhǔn)旨在于通過搜索圖像間的最優(yōu)幾何變換映射關(guān)系 T，使得同一目標(biāo)區(qū)域在兩幅相異的圖像上達(dá)到物理空間位置和特征空間位置的對(duì)準(zhǔn)（如圖 2.2 示），即在參考圖像上的點(diǎn) m 搜尋對(duì)應(yīng)的最佳映射關(guān)系可以使得待配準(zhǔn)圖像上的同點(diǎn) n 在空間位置完全一致。
這種差異可能在搜索最佳變換空間時(shí)增加優(yōu)化難度，但重地應(yīng)對(duì)這類問題。優(yōu)化方法也被稱為最快速度下降優(yōu)化方法[45,46]，該方法通過優(yōu)化查找成本函數(shù)的局部最優(yōu)值。梯度下降法可以通過以下假設(shè)數(shù) C ( X )在當(dāng)前點(diǎn)iX 的鄰域中被定義成可微分，當(dāng)函數(shù) C ( X )沿負(fù)梯度方向以 ( )i C X值減小。這意味著1( i i i iX X C X 擇學(xué)習(xí)率，當(dāng)學(xué)習(xí)率足夠小時(shí)會(huì)達(dá)到線性收斂效果[47]。如圖 2
本文編號(hào)：2900757
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