發(fā)布時(shí)間：2020-03-04 16:59

【摘要】：腫瘤的檢測(cè)分割一直是醫(yī)療領(lǐng)域的一大難點(diǎn),也是當(dāng)前急需完善的一項(xiàng)技術(shù)。腫瘤的檢測(cè)可以用傳統(tǒng)的物理檢測(cè),但是對(duì)患者的創(chuàng)傷較大,所以本文提出的方法是通過(guò)MRI/CT圖進(jìn)行檢測(cè)。利用機(jī)器實(shí)現(xiàn)腫瘤的三維檢測(cè)分割有兩種方法,其一是先在CT/MRI圖上進(jìn)行檢測(cè)劃分,再將識(shí)別分割好的圖像進(jìn)行三維重構(gòu)。另一種是直接在三維效果圖上檢測(cè)分割,本文選用第一種方法。本文通過(guò)對(duì)腫瘤的MRI/CT圖像進(jìn)行配準(zhǔn)檢測(cè)與半自動(dòng)分割,括出二維圖像中腫瘤的輪廓。然后再將提取出的二維圖片進(jìn)行三維重構(gòu),使腫瘤呈現(xiàn)接近現(xiàn)實(shí)的立體效果。本文中主要解決的問(wèn)題有以下幾點(diǎn):1、針對(duì)患者不同時(shí)間和位置的腫瘤掃描圖像有偏差,同一腫瘤患處,在短時(shí)間內(nèi)形態(tài)會(huì)發(fā)生變化,使得類(lèi)似的病理情況在三維重構(gòu)時(shí),出現(xiàn)重建不準(zhǔn)確的情況。本文提出基于同構(gòu)微分流形的迪蒙斯方式配準(zhǔn),再將圖像進(jìn)行準(zhǔn)確融合。2、二維圖像分割之前,由于不同的硬件條件,醫(yī)學(xué)成像設(shè)備在輸入、傳輸和轉(zhuǎn)換過(guò)程中,CT/MRI圖片的質(zhì)量會(huì)受到影響,而且大部分的分割方法自主性都比較差。本文通過(guò)分析比較,找到基于自主映射的模糊K均值分割算法,通過(guò)模糊聚類(lèi)快速找到相似像素類(lèi)型,而且加入自主映射概念,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí),提高自主性和運(yùn)算效率,有利于下一步的分割處理。通過(guò)二維分割的眾多方法比較,發(fā)現(xiàn)該方法分割相對(duì)準(zhǔn)確、高效。3、重構(gòu)部分通過(guò)VC++6.0進(jìn)行三維重建,并且利用MC算法進(jìn)行模型構(gòu)建。但構(gòu)建的網(wǎng)格面數(shù)過(guò)多,雖然能更完好地展示三維立體效果,但在文件傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程中占有內(nèi)存太大,文件或多或少會(huì)有損壞,本文提出幾何值與數(shù)據(jù)值函數(shù)結(jié)合考慮的網(wǎng)格簡(jiǎn)化方法能夠有效減少三維文件所占內(nèi)存,并且不會(huì)過(guò)于損壞還原效果。
【圖文】：

ｇＱ邋＝邋ａｒ§邋ｍａｘ７；邋（／，））邐（２－１）逡逑在圖２．１中，一個(gè)配準(zhǔn)過(guò)程的例子，呈現(xiàn)了一個(gè)配準(zhǔn)計(jì)算機(jī)斷層掃描（ＣＴ）圖像，逡逑代表了一種放射醫(yī)學(xué)模式。為了配準(zhǔn)輸入圖像，必須經(jīng)過(guò)一些子過(guò)程，如圖２．２。逡逑■畫(huà)媝逡逑圖２．１圖像配準(zhǔn)實(shí)例：從左到右依次為－參照、目標(biāo)、和配準(zhǔn)后的腫瘤圖像逡逑相似、不同測(cè)量是第一步，輸入圖像通過(guò)比較彼此來(lái)測(cè)量它們之間的相似性［２４］。有逡逑效的測(cè)量必須抵制噪音和背景的變化。這提供了有效的計(jì)算結(jié)果以及有效處理語(yǔ)義性的逡逑圖像意義。然后，點(diǎn)探測(cè)器應(yīng)用于描述控制、關(guān)鍵點(diǎn)以得到關(guān)鍵信息。逡逑發(fā)現(xiàn)的點(diǎn)應(yīng)該是獨(dú)立于任何包括噪聲、模糊、對(duì)比度、幾何形狀的變化。檢測(cè)控制逡逑點(diǎn)后，，下一步是獲取這些點(diǎn)代表的圖像處理的關(guān)鍵信息。提取這些點(diǎn)可以手動(dòng)或自動(dòng)完逡逑成。提取的點(diǎn)可以是簡(jiǎn)單點(diǎn)，如統(tǒng)計(jì)點(diǎn)包括均值和方差［２５］。此外，它也可以是復(fù)雜的，逡逑比如紋理點(diǎn)。無(wú)論提取點(diǎn)的類(lèi)型是什么，它們必須保證一些特點(diǎn)。這些特征能夠區(qū)分空逡逑間鄰元素，保證原始圖像恒定不變，對(duì)噪音的強(qiáng)健性，促進(jìn)在其他圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的檢測(cè)。逡逑用來(lái)表示圖像描述符提取的臨界點(diǎn)來(lái)預(yù)計(jì)圖像之間的相似性［２６］。因此

邐Ｊ０邐＾逡逑圖２．３常見(jiàn)的剛性變換方法用坐標(biāo)變換步驟：＆和＇，旋轉(zhuǎn)角度：擴(kuò)展因子：＆和剪切逡逑因子：Ｃ和Ｇ逡逑＿著＿V逡逑圖２．４剛性轉(zhuǎn)換的類(lèi)型：從左到右依次為參考圖像和目標(biāo)圖像的相似性變換，仿射變換，和投逡逑影變換逡逑＾邋ｘ１邋ｆ邋ｗｎ邋ｗ１２邐ｗ１３邋Ｖｘ＾ｊ邋ｆ＼邋０邐０邐０邋Ｖｃｏｓ＜９邋－ｓｉｎ０邋０Ｎ逡逑ｙ＇邋＝邋ｗ２１邐ｗ２２邐ｗ２３邐＾邋＝邋０１邋Ｓｙ邋０邋ａｙ邋０邋ｓｉｎ邋６邋ｃｏｓ６＊邋０逡逑Ｊ邋Ｌ。邋？邋１邋ＪｌｌＪ邋。邋１邋兒？邋Ｑ邋１兒。邋？邐（２＿３）逡逑＇ｉ邋ｏ邋ｏＶｉ邋ｃ，邋0Ｖｘ＞逡逑Ｘ邋４邐１邐０邐０邐１邐０邋ｙ逡逑、０邋０邋１兒０邋０邋１兒邋Ｌ逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R730.44;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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3 原惠峰;楊風(fēng)暴;張雷;牛濤;;不同圖像融合技術(shù)的融合性能分析比較[J];中國(guó)科技論文;2015年20期

4 張桂梅;周飛飛;儲(chǔ)s

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