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对于垂体瘤引发的视野缺损、视力减退和色觉减弱等视觉障碍,临床上常采用的治疗是通过手术、放射、化学等方法解除视交叉的受压或损伤,从而改善患者视觉功能。因为视觉恢复情况因人而异,临床医生在制定治疗方案和解答患者问询时,能否精确评估患者治疗后视觉恢复的情况是个重要问题。本文通过调研相关文献和元分析,验证了垂体瘤的体积、垂体瘤对视交叉等视觉通路的影响、视网膜测量参数等指标对于预测垂体瘤患者治疗后视觉功能恢复的重要性。因此本文有效融合多模态的临床医学影像,针对垂体瘤治疗后患者视觉功能恢复的预测研究,展开基于患者脑部磁共振(Magnetic resonance,MR)影像的垂体瘤图像分割算法研究和垂体瘤患者视网膜光学相干断层成像(Optical coherence tomography,OCT)图像处理及量化分析方法研究。本文的研究内容给垂体瘤多模态影像参数的量化测量与临床指标预后的关联研究提供了技术支持,为提高垂体瘤的诊断与治疗效果的评估探索了新方法和新技术。本文的主要工作内容和创新点如下:1、针对垂体瘤的体积测量,提出一种新的基于随机游走和图割的形变模型图像分割方法,能对患者脑部MR影像的垂体瘤进行精确分割。经过患者MR影像的垂体瘤分割实验,验证了该方法在垂体瘤分割中的有效性和准确性,优于现有的其他相关算法。2、针对视交叉和垂体瘤相对位置关系的确定,提出基于多模态MR图像数据的改进随机游走方法,能对患者脑部MR影像的视交叉进行高效分割。其三维渲染结果与垂体瘤分割结果整合后,可以方便临床医生观察两者之间的相对位置关系和确定视交叉受挤压的程度。经过患者的T1加权(T1-weighted,T1W)和T2加权(T2-weighted,T2W)MR影像视交叉分割实验,验证了该方法在视交叉分割中的有效性和准确性。3、针对视网膜的量化分析及参数测量,对OCT影像处理和量化分析方法进行了研究。基于视网膜分层算法将视网膜在频域OCT影像上分割为十层独立的解剖结构,提取垂体瘤患者视网膜OCT影像的形态特征和光反射特征。除测量视网膜各层厚度外,首次进行了视网膜OCT影像光反射特性的研究,为垂体瘤患者术后视觉障碍的恢复预测研究提供了一种新的思路。与正常人组的各项量化指标测量结果进行统计比较分析,得出重要结论:视网膜神经纤维层厚度是区别垂体瘤患者和正常人的显著指标,而光反射特性的判别能力较弱,对此特性的利用还需进一步研究。