本文關鍵詞：基于獨立分量分析的HIFU治療區(qū)域確定方法研究

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【摘要】：高強度聚焦超聲技術(HIFU)是一種新型的腫瘤治療技術。由于該技術在治療腫瘤時具有無創(chuàng)、無副作用等特點而得到廣泛應用。然而,該技術中一項關鍵的圖像處理技術即治療區(qū)域的確定是檢查病灶、勾勒腫瘤輪廓的重要依據(jù)。本文主要是對高強度聚焦超聲技術中治療區(qū)域確定算法的研究。重點提出了改進型ICA算法與數(shù)學形態(tài)學結合的HIFU治療區(qū)域確定方法和基于改進型ICA與小波結合的HIFU治療區(qū)域確定方法。首先,改進型ICA算法與數(shù)學形態(tài)學結合的HIFU治療區(qū)域確定方法從改進和優(yōu)化快速ICA算法入手,把圖像的特征分量看作是邊緣圖像分量與其它背景圖像分量的結合,把快速ICA對圖像分量的提取,變?yōu)閷D像邊緣分量的提取。成功地提取到了圖像的邊緣分量,再通過數(shù)學形態(tài)學的方法對圖像的邊緣進行增強,從而實現(xiàn)圖像的分割和治療區(qū)域的確定。與傳統(tǒng)的方法進行比較可知:該方法具有良好的圖像分割性能,可以清楚地觀察到治療區(qū)域的輪廓,圖像邊緣的連通性較好,且保留了原圖像的很多細節(jié)。表明該算法在確定HIFU治療區(qū)域時效果較好。其次,基于改進型ICA與小波結合的HIFU治療區(qū)域確定方法主要是針對受噪聲污染的醫(yī)學超聲圖像。該方法用改進型ICA對圖像進行預處理,使圖像的邊緣更清晰,再利用小波分解確定去噪效果最好的分解層數(shù),然后在該分解層數(shù)基礎上通過改進型半-軟閾值算法去噪和分割后,得到治療區(qū)域的邊緣。通過客觀參數(shù)比較可知:該方法很好地抑制了噪聲,信噪比得到了明顯的提高,而且有很好的圖像分割效果,清晰地勾勒出了治療區(qū)域的輪廓。表明該算法既能確定治療區(qū)域又能有效去噪。
【關鍵詞】：HIFU技術 獨立分量分析 數(shù)學形態(tài)學 小波分解
【學位授予單位】：湖南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R730.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 HIFU治療監(jiān)控的基本方法12-13
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和結構安排13-14
• 1.4 本文課題來源14-15
• 第二章 常用的HIFU治療區(qū)域確定方法15-23
• 2.1 醫(yī)學圖像分割15-16
• 2.2 常用的超聲圖像治療區(qū)域確定方法16-22
• 2.2.1 閾值檢測法16-17
• 2.2.2 Prewitt算子邊緣檢測法17-18
• 2.2.3 Sobel算子邊緣檢測法18-20
• 2.2.4 區(qū)域增長技術20-22
• 2.3 本章小結22-23
• 第三章 改進型ICA與形態(tài)學結合的HIFU治療區(qū)域確定23-37
• 3.1 獨立分量分析23-28
• 3.2 數(shù)學形態(tài)學28-29
• 3.3 改進型ICA與形態(tài)學結合的HIFU治療區(qū)域確定方法29-33
• 3.3.1 改進型ICA算法29-30
• 3.3.2 圖像分量和邊緣輪廓的提取30-32
• 3.3.3 邊緣圖像的增強32-33
• 3.4 實驗結果評價33-36
• 3.4.1 主觀方法評價33-34
• 3.4.2 客觀標準評價34-36
• 3.5 本章小結36-37
• 第四章 改進型ICA與小波結合的HIFU治療區(qū)域確定37-47
• 4.1 小波分析理論37-39
• 4.2 改進型ICA與小波結合的HIFU治療區(qū)域確定方法39-44
• 4.2.1 改進型ICA算法實現(xiàn)預處理39-40
• 4.2.2 小波基和小波分解層數(shù)的選取40-42
• 4.2.3 改進型半-軟閾值算法42-44
• 4.3 實驗結果評價44-46
• 4.3.1 主觀方法評價44-45
• 4.3.2 客觀標準評價45-46
• 4.4 本章小結46-47
• 第五章 總結與展望47-49
• 5.1 總結47-48
• 5.2 展望48-49
• 參考文獻49-55
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果55-57
• 致謝57

【參考文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 何培忠;生物組織中的超聲激發(fā)聲發(fā)射（USAE）及其醫(yī)學應用研究[D];上海交通大學;2006年

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本文編號：711069