【摘要】：腦部腫瘤是較為嚴重的腫瘤疾病之一,目前與腦部腫瘤圖像相關的研究愈加得到關注。對腦部膠質(zhì)瘤圖像診斷主要基于該部位CT和MRI切片掃描圖像,且兩者融合結(jié)果對腦部腫瘤診斷具有極大幫助。但是,CT與MRI圖像之間的坐標體系是不對應的,現(xiàn)有針對該問題的配準算法計算耗時且精度低。同時配準好的圖像使用現(xiàn)有的融合算法不能很好反應出CT與MRI圖像的特性。目前并無相關的醫(yī)學輔助分析診斷軟件提供服務。因而本文中對以上相關內(nèi)容進行分析研究。本文采用患者腦部CT圖像和MRI T1圖像作為研究樣本素材,從圖像預處理、圖像檢索、圖像配準融合、膠質(zhì)瘤分割等算法進行研究,并且進行了實驗檢驗。主要內(nèi)容有:(1)對醫(yī)學圖像進行對比度增強,增加圖像的視覺體驗。并去除CT圖像中檢查床,排除圖像干擾。(2)從圖像特征的角度使用不同的方式進行特征抽取,比較特征之間的近似程度,從而找出兩種模態(tài)中最相似的圖像。(3)使用主成分分析以及參數(shù)預估對圖像配準算法進行改進,并且將其運用到多尺度配準上,提升了配準方法性能和結(jié)果精度。(4)對圖像的頻域和空域融合方法進行比較,并使用相關的融合圖像評價準則對融合效果進行評估。使用CT值和骨窗圖像與對應MRI圖片融合,排除CT圖像中無關像素的干擾。(5)使用GMM模型對圖像灰度分布建模,確定最佳分割閾值,從而實現(xiàn)自動分割。使用深度學習的方法對圖像進行分割,使得分割不再是對圖像進行灰度分析而是使用更高層次的特征并通過學習進行分割,分割算法更加簡便且智能。(6)為了能夠?qū)δX部膠質(zhì)瘤從三維角度觀測,本文對腦部膠質(zhì)瘤分割結(jié)果實現(xiàn)了三維可視化。并且本文將涉及的算法進行實現(xiàn)并集成到了CT與MRI配準融合分析系統(tǒng)中。通過對本文中的算法實驗表明,本文改進的多尺度對比度增強算法具有更好的視覺體驗,自動相似圖像檢索算法具有較好的檢索精度,圖像配準算法相比原始方法在精度和效率上均有提升,采用特定區(qū)域的融合策略展現(xiàn)結(jié)果更清晰,GMM模型和深度學習的分割算法具有良好適應性和智能水平。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R739.41;TP391.41
【圖文】：

一致性等不同因素的影響。這就導致采集到的數(shù)字醫(yī)度、強度上表現(xiàn)不同。為了能夠更好地從視覺上體現(xiàn)被師能方便地對病患部位進行診斷，就需要對數(shù)字醫(yī)學影中也存在著數(shù)字醫(yī)學影像的上述問題，需要對原始的這里主要探討的是圖像的增強算法，首先介紹了基于直噪算法。然后從圖像多尺度分析的角度研究并改進了塔出了去除 CT 掃描中檢查床干擾的算法。比度自適應直方圖均衡算法方圖圖像增強算法會統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)的灰度分布，再將灰映射。其中不僅僅對有用的信息進行了操作，同樣也對樣的操作，這樣就可能使得圖像中的噪聲得到了放大�？梢圆捎蒙弦还�(jié)中的基于區(qū)域圖像塊中像素值的方差來機制還是不能滿足實際的需求，這就需要對對比度直

算法中對直方圖的剪裁和重分布，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)圖像噪聲。在 CLAHE 中使用像素值插值的方式來改善運算：先將圖像劃分為大小下同的矩形區(qū)域 T，如圖 2-2 右側(cè)8*8，總共 64 個矩形區(qū)域 T。得到每個矩形區(qū)域 T 的直方圖、CDF 及相應變換關系像素（圖 2-2 左側(cè)黑色實心矩形的位置）可以直接使用得到，而對于其它位置的像素就需要通過其與周圍鄰形區(qū)域（也即是四鄰域）的相應變換關系插值運算給出通過與周圍矩形區(qū)域 T 進行雙線性插值得到的；對于法運算給出；而靠近圖像角部分的像素點（圖 2-2 左側(cè)矩形區(qū)域 T 的變換函數(shù)運算得到�？芍�，在 CLAHE 中雖然增加了線性插值的計算量，但、直方圖剪裁和重分布等操作，這樣就極大提高了運算

電子科技大學碩士學位論文2.3 腦部 CT 掃描去床算法腦部 CT 掃描是對腦部進行切片掃描，之后醫(yī)生通過觀察腦部切片進行視覺檢查。在進行腦部 CT 掃描的時候，需要使用如圖 2-5 中（a）圖所示的 CT 掃描儀可以看到在掃描儀的檢查床上裝有用于固定頭部的 U 型槽。因為一般其材質(zhì)為金屬，所以會在腦部 CT 掃描的結(jié)果圖片中包含它。

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