【摘 要】
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颅内肿瘤作为神经外科中最为严重的疾病,它会挤压或破坏颅内其它正常组织,从而危及患者的生命。医学图像处理技术能够帮助计算机进行颅内肿瘤的自动分割,这极大的减少了人工
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颅内肿瘤作为神经外科中最为严重的疾病,它会挤压或破坏颅内其它正常组织,从而危及患者的生命。医学图像处理技术能够帮助计算机进行颅内肿瘤的自动分割,这极大的减少了人工投入所需时间以及可能产生的主观偏差。因此通过计算机技术辅助医生进行颅内肿瘤的研究和分割具有重要的意义。但是在目前的颅内肿瘤自动分割系统中,输入的特征一般都只是图像中的灰度值或者边缘等特征,这些特征并不能很好的反应出颅内肿瘤的位置,所以这些自动分割系统的精度往往达不到医生所期待的要求,这也是目前颅内肿瘤自动分割系统中遭遇的最大瓶颈。本文针对上述问题,提出了一种扭曲特征提取算法,该算法提取出的扭曲特征能更好的反应出肿瘤所在位置。论文主要工作与贡献如下:首先本文研究了颅内肿瘤和颅内正常组织之间存在的关系,发现颅内肿瘤会对正常组织进行挤压,而正常组织因为受到挤压会向反方向产生相应形变和位移。因此本文联想到使用颅内正常组织的变形信息来间接反应出肿瘤所在的位置。在此基础上,本文提出了一种扭曲特征提取算法,该算法能定量地获取出颅内正常组织的变形信息,并将变形信息转换为可用于颅内肿瘤自动分割系统中的扭曲特征。该算法主要包括三个步骤,提取颅内组织形状,获取三维控制点对以及变形建模和特征提取。这三步的主要任务分别是从核磁共振图像中提取颅内组织的形状,从动态创建的模板组织和变形组织上获取三维控制点对,以及根据三维控制点对进行变形建模和最终的特征提取。最后本文分别使用了模式识别中监督型的分割方法人工神经网络和支持向量机,以及非监督型的分割方法模糊C均值聚类算法来验证提取出扭曲特征的有效性。在所有实验方法中,通过定量的比较没有包括和包括了扭曲特征的分割结果,可以看出在加入了扭曲特征后,所有的统计学指标都有相应的提升,结果证明了扭曲特征确实能帮助颅内肿瘤自动分割系统取得更好的分割效果。本文为医学图像处理中特征的提取提出了一个新的研究方向,为变形建模用于医学图像分割以及人体组织外形变化分析等医学研究提供有益的探索和借鉴。
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