【摘要】：嗅覺(jué)在人的日常生活中有著至關(guān)重要的影響,而解剖學(xué)研究證實(shí)嗅球在嗅覺(jué)的傳輸和形成中起到了類似中轉(zhuǎn)站的作用,大量研究和臨床實(shí)驗(yàn)證明,嗅球的容積很大程度上可以反映嗅覺(jué)的靈敏度。而最近的研究數(shù)據(jù)顯示,嗅覺(jué)的異�；蛉笔Э赡芘c大腦顳葉區(qū)或海馬等神經(jīng)結(jié)構(gòu)的病變有著一定聯(lián)系,并可能作為中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病,如阿茲海默癥,帕金森綜合癥和精神分裂癥等的早期癥狀出現(xiàn),而顱腦外傷和Kallmann綜合癥等引起的嗅覺(jué)損傷也有可能在嗅球體積的減小或嗅溝的缺失上有所反映。因此,嗅球容積的測(cè)量對(duì)這些神經(jīng)系統(tǒng)疾病的預(yù)測(cè)和檢查有著突出的價(jià)值。 由于嗅球及嗅束的位置較深,現(xiàn)有的臨床檢查技術(shù)無(wú)法活體檢測(cè)到,隨著磁共振(MRI)技術(shù)的發(fā)展與臨床應(yīng)用,尤其是高分辨率磁共振成像為嗅球體積測(cè)量提供了較理想的檢查方法。通過(guò)設(shè)計(jì)不同的成像序列,并結(jié)合生理學(xué)上的特點(diǎn)如擴(kuò)散、流動(dòng)等,MR影像可以有效突出病變組織并使之與正常組織區(qū)分開(kāi),對(duì)腦部和軟組織成像尤其優(yōu)于其他成像設(shè)備。 醫(yī)學(xué)影像分割作為一種輔助醫(yī)療手段,是對(duì)腦部組織結(jié)構(gòu)在三維空間進(jìn)行體積和位置標(biāo)定,構(gòu)建解剖學(xué)結(jié)構(gòu)圖譜和手術(shù)導(dǎo)航和可視化研究的基礎(chǔ),對(duì)于腦中異常組織定位、腦解剖結(jié)構(gòu)分析等具有重要意義和臨床應(yīng)用價(jià)值。醫(yī)學(xué)影像分割具有模糊性,多模態(tài)性,不確定性和局部體效應(yīng)等特點(diǎn),因此分割算法復(fù)雜多樣,對(duì)結(jié)果精確度的要求高,基于模型的分割算法在這里更加實(shí)用,如近年來(lái)發(fā)展迅速的活動(dòng)輪廓模型就是一個(gè)很好的研究方向。本文詳細(xì)研究了Snake模型,和后來(lái)加入水平集方法,融合區(qū)域信息的Chan-Vese模型的原理,尤其是在物理和數(shù)學(xué)上的意義,并結(jié)合種子點(diǎn)方法在Chan-Vese模型的分割結(jié)果的基礎(chǔ)上,成功實(shí)現(xiàn)了半自動(dòng)提取嗅球并計(jì)算其容積的方法。 本項(xiàng)目來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金和863項(xiàng)目對(duì)中國(guó)人數(shù)字腦結(jié)構(gòu)模型的研究,得到了北京宣武醫(yī)院臨床醫(yī)生的大力支持,提供了大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),并對(duì)本算法提取嗅球的精確性做了驗(yàn)證。本文對(duì)21組健康志愿者進(jìn)行嗅球提取,并對(duì)其容積做了統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,證明整體分割較為準(zhǔn)確,接近正常成人嗅球的真實(shí)容積,可以作為以后大樣本疾病篩查和腦部中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病,如阿茲海默癥的早期診斷的輔助手段,在臨床上有著較大應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

圖2.16種子點(diǎn)區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程Fig.2.16 Seeded region grow ing基于特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要是對(duì)特征空間的聚類分割方法進(jìn)行改造。特征空間聚分割方法關(guān)鍵的問(wèn)題是有效的特征參數(shù)的提取和聚類方法的構(gòu)造。有效的特征提取方有很多，大致上可以分為四種，即幾何特征方法、統(tǒng)計(jì)特性方法、信號(hào)特性方法和基圖像模型的方法。相比于一般的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打破了傳統(tǒng)聚類方法的限制，成為尋找聚新方法的基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)法是通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)理論，對(duì)不同組織的像素灰度值統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)，并以高斯密函數(shù)來(lái)表達(dá)，同時(shí)引入馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(Markov Random Field, MRF)來(lái)模擬圖像鄰域素的空間相互約束。針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割，，由于人體組織解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及軟組織的易變性，組織與灶之間邊界的模糊性，和由于技術(shù)上的原因帶來(lái)的噪聲信號(hào)模糊了圖像中目標(biāo)邊界的頻信號(hào)，以及人體內(nèi)部組織的螺動(dòng)等生理現(xiàn)象造成了圖像在一定程度上的模糊效應(yīng)，生了一種基于模糊集合和邏輯的分割方法是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，利用隸屬度值決定圖中由于信息不全面、不準(zhǔn)確、含糊、矛盾等造成的不確定性問(wèn)題。目前，模糊技術(shù)在像分割中應(yīng)用的一個(gè)顯著特點(diǎn)就是它能和現(xiàn)有的許多圖像分割方法相結(jié)合，形成一系
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R445.2;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2697950