【摘 要】
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目的：采用基于高斯概率的活动轮廓模型来分析评价脑肿瘤MR图像的分割效果，为临床手术导航和放疗前期提供参考依据，保障实现精准医疗. 方法：针对脑肿瘤MR图像的特点，提出了一种基于高斯概率定位局部区域的活动轮廓模型来分割脑肿瘤MR图像.该模型利用窗口函数定义一个局部高斯能量拟合，局部高斯概率中的均值和方差随空间变化而变化，考虑了局部图像的均值和方差，使得分割结果更加准确、方便快捷、实用性强.该模型是人
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的：采用基于高斯概率的活动轮廓模型来分析评价脑肿瘤MR图像的分割效果，为临床手术导航和放疗前期提供参考依据，保障实现精准医疗. 方法：针对脑肿瘤MR图像的特点，提出了一种基于高斯概率定位局部区域的活动轮廓模型来分割脑肿瘤MR图像.该模型利用窗口函数定义一个局部高斯能量拟合，局部高斯概率中的均值和方差随空间变化而变化，考虑了局部图像的均值和方差，使得分割结果更加准确、方便快捷、实用性强.该模型是人机交互的一种方法，由于颅脑肿瘤生长部位，特征存在较大差异，需要临床医生根据颅脑肿瘤的生长和解剖结构特点，在颅脑肿瘤附近的区域大体勾画一个初始轮廓曲线. 基于高斯概率定位局部区域的脑肿瘤分割过程可以分为以下几个步骤：1) 读入MRI图像，在步骤在MATLAB软件中完成. 2) 由于MRI图像比较大，我们可以imcrop函数缩小分割图像区域，然后根据先验知识勾画初始轮廓曲线.然后利用坐标变换，将分割的图像区域叠加到原始图像上. 3) 实现分割，通过设定一定的迭代次数，初始轮廓线逐渐趋于肿瘤边界. 4) 提取肿瘤轮廓，并将我们分割结果与医生勾画的结果进行比较. 为了验证本文提出算法的高效性和可行性，本文分别对普通图像和5例脑肿瘤MR T1WI图像进行逐层分割，将算法提取的目标轮廓与医生手动分割提取的目标轮廓进行比较，以两个轮廓的重叠率作为衡量指标评价该算法对脑肿瘤分割的准确度. 结果：5例脑肿瘤的图像自动与手动分割平均值的重叠率分别是：91.94％、92.30％、90.74％、93.12％、91.89％.标准差分别为3.67、4.50、4.62、4.32、4.1.所有重叠率均达到了90％以上，符合临床导航系统的临床需求. 结论：本文方法充分利用的图像的局部均值和局部方差，大大提高了分割的准确度，适用于脑肿瘤图像的分割.能为手术导航系统中肿瘤等目标区域的分割和放疗技术的定位提供精确的轮廓范围.
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