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婴幼儿脑组织MR图像分割算法研究

婴幼儿脑组织MR图像分割算法研究

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作者：张玮婷东北大学

学位级别：硕士

婴幼儿时期是人类大脑发育最快的一个阶段,在这个阶段中,脑区的变化较快且容易患各类脑疾病。探索婴幼儿脑部疾病的早期诊断方法具有非常重要的意义,因此良好的计算机辅助诊断方法十分重要。但是由于婴幼儿脑MR图像分辨率低、图像灰度... 详细信息

婴幼儿时期是人类大脑发育最快的一个阶段,在这个阶段中,脑区的变化较快且容易患各类脑疾病。探索婴幼儿脑部疾病的早期诊断方法具有非常重要的意义,因此良好的计算机辅助诊断方法十分重要。但是由于婴幼儿脑MR图像分辨率低、图像灰度不均匀、噪声较大,且在发育过程中存在灰质白质逆转、部分容积效应等问题。而得到理想图像的关键就在于对图像进行前期处理,主要的前期处理方法是图像分割。但目前仍没有针对婴幼儿脑组织图像分割的高效算法。近年来随着计算机应用水平和技术的发展,深度学习在图像分割领域的应用越来越普及。本文在已有深度语义分割网络基础上进行改进,研究更适用于婴幼儿脑组织MR图像的分割算法。本文主要研究内容如下:(1)针对婴幼儿脑MR图像对比度低,复杂度高等特点,本文利用深度卷积神经网络自适应提取复杂抽象特征的特性,改进针对婴幼儿脑组织图像特征提取算法。该算法在传统VGG16结构中引入带瓶颈层的残差模块。一方面可以在网络层数设计很深时避免网络的退化效应,以及训练时出现的梯度消失、梯度爆炸等问题。另一方面算法在传统残差块中引入瓶颈层,有效减少了网络的训练参数。将残差模块引入语义分割网络提升了针对婴幼儿脑组织图像特征的提取能力。(2)针对深度语义分割网络中的特征融合部分进行研究。为避免网络特征融合中只考虑单一维度特征的问题,提出了基于多尺度、多层级的上下文信息提取模块(PDC)。深层特征图主要捕获物体间具有类别区分的语义特征,浅层特征图获取物体细节特征,将两种特征相结合可以提高特征表达的准确性。因而,本文设计了一种上下文信息提取模块,利用多个不同扩张率的空洞卷积核并行组成金字塔结构,获取特征图在不同感受野下的多尺度特征,增强网络对目标像素的识别能力,使语义分割准确率得到提升。(3)由于深度卷积神经网络的多次下采样操作使得目标位置、结构等信息被过多丢失,导致了脑组织边缘像素识别精度下降。针对目标边缘处理较差的问题,本文提出了边界点重定义算法。在深度学习语义分割基础上,设计像素点置信度求解算法,利用区域划分、局部固定字典学习的方法,对置信度低的像素点重新分类,进一步优化语义分割结果,达到对婴幼儿脑组织图像的精确分割。

关键词：婴幼儿脑组织分割深度学习残差模块空洞卷积金字塔边界点重定义

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面向婴幼儿脑MR图像的配准算法与分割研究

面向婴幼儿脑MR图像的配准算法与分割研究

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作者：张金龙东北大学

学位级别：硕士

小儿脑瘫疾病的发病率越来越高,目前对小儿脑瘫疾病的计算机辅助诊断研究大多还处于理论的研究阶段。随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助诊断方法已经成为医学影像、诊断放射、计算机科学中的重要研究领域。研究表明图像分割在医学图... 详细信息

小儿脑瘫疾病的发病率越来越高,目前对小儿脑瘫疾病的计算机辅助诊断研究大多还处于理论的研究阶段。随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助诊断方法已经成为医学影像、诊断放射、计算机科学中的重要研究领域。研究表明图像分割在医学图像分析中起着至关重要的作用。医学图像分割的目的是将一幅图像分成不重叠的多个区域,各区域对应个体明确的解剖结构。配准技术是将医学先验知识融入分割过程的一个重要途径,即基于配准的分割。该类方法采用配准得到模板图像变形为浮动图像的空间变换,然后利用这个空间变换将与模板图像对应的已知分割结果,即由图谱信息映射到目标图像,从而得到对目标图像感兴趣的区域的分割。本文首先对医学图像进行了刚性配准算法研究,以互严格凹函数测度为相似性测度、采用3阶B样条插值对脑部MR图像进行刚性配准,较好地抑制医学图像配准中的局部极值问题,获得更高的配准精度,解决了由于婴幼儿头部的扭动而造成的MR图像旋转和平移问题。然后对非刚性Demons配准算法进行了细致的分析和改进,就灰度与空间标准化、变形场的正则化、多分辨策略对配准算法的性能影响等问题展开研究,研究改进了驱动力的权重系数,使得算法在处理大变形图像的非刚性配准时,能够同时考虑形变对图像灰度及梯度的影响,并以此为依据对驱动力参数进行判断,从而在处理脑MR图像大形变配准问题时取得了更高的精度。最后,利用本文的配准算法对脑组织和深层脑结构进行分割,采用配准得到模板图像变形为浮动图像的空间变换,然后利用这个空间变换将与模板图像相对应的已知分割结果映射到浮动图像,从而得到对浮动图像感兴趣区域的分割,并与传统算法分割结果进行定性和定量对比分析。通过实验测试表明,本文基于配准的婴幼儿脑组织分割算法能快速准确的分割脑组织和深层脑结构,较传统的分割提取算法无论是效率还是分割结果上都有较明显的改进,具有实际应用价值。

关键词：刚性配准非刚性配准 MR图像婴幼儿脑组织分割深层脑结构

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融合图谱信息的婴幼儿脑MR图像分割算法研究

融合图谱信息的婴幼儿脑MR图像分割算法研究

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作者：王思婷东北大学

学位级别：硕士

随着现代医学影像技术的发展,核磁共振成像（MRI）成为辅助医生诊断脑部疾病的重要手段,良好的计算机辅助诊断系统能够极大的减轻医生的工作负荷,使疾病诊断更加及时,诊断结果更加精确。相对于成人脑MR图像,婴幼儿脑MR图像在预处理、分... 详细信息

随着现代医学影像技术的发展,核磁共振成像（MRI）成为辅助医生诊断脑部疾病的重要手段,良好的计算机辅助诊断系统能够极大的减轻医生的工作负荷,使疾病诊断更加及时,诊断结果更加精确。相对于成人脑MR图像,婴幼儿脑MR图像在预处理、分割等问题上的难度更大,其主要原因是:婴幼儿脑容量较小,成像分辨率低,脑发育过程中存在灰白质逆转问题和较大的噪声、容积效应使得针对于成人脑图像的算法不能够应用于婴幼儿脑图像上。目前,仍然没有完美的算法对婴幼儿脑图像做出高精度的组织分割或病灶区域分割。因此,本文针对婴幼儿脑图像的特点,分别面向健康的婴幼儿个体和有白质病变的婴幼儿个体,深入研究三维脑组织的自动分割方法。本文的主要工作及研究成果有:（1）在非局部块加权方法的基础上,研究使用稀疏表示思想取代原有的标签融合策略,并在灰度特征基础上加入由灰度共生矩阵计算出的纹理特征,为稀疏表示提供更多可参考的信息,改进后的方法不再依赖图像块之间的相似性,减少了灰度变化的影响,并且避免了原方法存在的信息冗余问题。（2）研究并实现了基于字典学习的多图谱融合算法,提出了基于Fisher准则的字典学习脑MR图像分割算法。首先介绍了字典学习的基本模型和两种主要的改进方向,针对分类问题,构造了判别性学习字典,利用Fisher准则计算稀疏系数的类内散度和类间散度,增加系数的判别性,针对脑MR图像的特点,为每个像素学习一个字典,进行整个脑图像的分割。（3）研究并实现了一种基于多模态信息的同时分割白质病变与脑组织的自动分割算法。在已有研究的基础上,将病变分割阶段与组织分割阶段糅合在一起,分成三个步骤,互相利用对方的分割结果;在鲁棒性模糊C均值聚类算法的基础上加入概率图谱信息,用于分割脑组织;加入了其他模态信息的辅助,为白质病变的检测提供更多参考信息,达到准确提取白质病变区域同时不影响脑组织精确分割的效果。（4）对所研究的算法进行了实验验证,同时和其他的算法进行了对比,实验结果表明,算法具有较好的稳定性和精度。

关键词：婴幼儿脑组织分割标签融合稀疏表示字典学习白质病变检测

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