论文部分内容阅读
脑白质疏松症（Leukoaraiosis，LA）是一种由多种发病机制引起的，以认知功能损害为主要表现的脑白质区域病变，是老年人中的常见病。临床上对LA患者病变程度的诊断主要依靠两种方式：行为测试量表和影像学检查。其中，影像学检查方式又分为CT检查和MR检查两种。相对于CT而言，MR检查技术对LA患者的病灶检出具有更好的效果，特别是单个病灶的形态及范围。如在脑白质疏松症MR图像T2加权像上，病变区域呈高亮显示，具有图像对比敏感性。MR图像的这一特点极大的提高了LA病灶的检出率，因此，临床上将MR检查作为诊断LA的首选方法。脑白质疏松症MR影像学上的特征包括病灶位置及数目、病灶与周围组织的对比度、病灶占脑白质区域的比例等。目前，临床医师主要依据经验进行LA病变程度的判断，这种判断有一定的主观性，无法对病变区域定量分析及可视化研究，容易造成误诊。而医学图像处理技术，如通过分割等，可以实现病变区域的量化及可视化。本文利用医学图像处理技术，结合LA病变区域MR图像的特点，对LA患者的MR图像进行分割及病变区域的量化分析，为LA病变程度的诊断及预后判断提供可视化及量化依据。LA患者MR图像的T1和T2加权像具有一定的互补性：脑白质区域在T1像上显示较为清晰，在T2像上白质区域与周围积液、灰质差别较小；而脑白质病变区域在T1像稍显暗色，在T2像上呈高亮信号显示。利用脑白质区域与白质病变区域在T1、T2像中的不同特征，分别在T1与T2像上进行脑白质区域与病变区域分割。本文的主要工作分以下三部分进行：（1）T1加权像上脑白质区域分割：首先，利用标记分水岭法进行去头骨预分割，在此基础上分别采用形态学法、FCM聚类法、基于灰度直方图的多阈值小波分析法对颅内组织进行分割，提取脑白质区域，并对实验结果进行分析比较，验证本文提出的基于灰度直方图的多阈值小波分析法对脑白质区域分割的高效性及优越性。（2）T2加权像上脑白质病变区域分割：提出将Otsu阈值法与改进的C-V模型法相结合对病变区域进行分割的方法。首先使用Otsu阈值法对图像进行粗分割，提取出病变区域轮廓线，然后将其作为改进C-V模型的初始轮廓，同时利用水平集算法进行曲线演化，得到脑白质病变区域的精细轮廓，从而实现病变区域的自动快速分割。（3）对分割结果进行量化分析：利用LA患者T1和T2像的空间一致性，分别计算分割得到的脑白质区域及白质病变区域的体积，并求取二者的体积百分比，将此作为衡量白质病变程度的标准，并与医生诊断结果进行比较。结果表明本文提出的病变区域量化方法是有效的，与医生诊断结果相符合，为临床LA病变程度的诊断提供了一个客观量化指标。