可形变模型及在心脏核磁共振图像处理中的应用研究

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1、博士学位论文可形盘模型分析t；6乏相：心m核磁共振幽像处_[!l!中的府用研究摘要目前，可形变模型已经成为医学图像分析的重要工具，它将基于图像数据的约束和对感兴趣目标的先验知识统一于变分框架之下，其应用包括图像去噪、图像分割、图像配准、图像修复、表面重建、运动跟踪等方而。本文对参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型、表面变形模型的理论基础进行了分析；对可形变模型在心脏核磁共振图像的分割和表面重建方面的应用进行了研究。传统的参数活动轮廓模型分割图像时，要求初始轮廓线设置在感兴趣区域的边界附近，曲线在变形过程中难以分割深度凹陷区域。本文在分析快速活动轮廓模型的基础上，提

2、出了改进的Snake模型：通过对贪婪优化算法的分析，提出了局部面积能量项的概念；该能量项扩火了模型获取图像边界的范倒；能够有效地推动曲线进入深度凹陷区域；模型对初始轮廓线的位嚣和形状没有特别的要求。将该模型应用于心脏MRI图像的分荆．取得了较好的效果。由于左心室存在弱边缘、与刷泪的纽纵之ff-lj存矗：低剥比度区域，Snake模型分割心脏的MRI图象时，常会出现变形曲线泄漏现象。本文提出了带有形状约束的Snake模型以分割左心室心肌的外边界。通过对训练图像的配准、变化模式的分析，定义了形状变化允许空问；使用快速推进算法，在平均形状周围生成了形状约束能量场；在Sn

3、ake模型中增加形状约束能量项后，能够有效地处理变形曲线从低对比度区域泄漏的问题；通过将变形后的Snake曲线投影到形状允许空间，对其施加了形状约束。在心室心肌外边界的分割实验证明了模型的有效性。由于心脏的变形和血液的流动，MRI图像中出现了弱边缘、局部梯度极大值区域、伪影等现象。本文分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题，提出了两阶段分割算法：结合先验知识和直方图，对心脏MRI图像进行模糊C均值集群，再根据集群的结果定义窄带中像素点的速度函数，通过曲线演化获取左心室的粗边界；然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏Ml{图像的分割实验表明本

4、文的算法具有实j日价值。此外，提出了基于距离函数模板的窄带初始化方法并与快速推进算法进行了比较，在曲线演化速度相等的情况下，距离函数模板方法能够提高分割的速度。针对心脏MRT图像的特点，提出了结合区域统计模型和曲线演化的图像分割算法。结合先验知识和直方图，确定图像中像素的类别总数，用极大似然估计原理和期望极大化优化算法求出每一类的先验概率和概率分布参数；根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数，通过曲线演化获取ROI的粗边界；然后再使用图像摘要博：1．学位论文的梯度信息构造速度函数刘边界进行细化。实验缩粜表明本文的算法能够准确地分剥心脏MRI

5、图像。核磁共振技术采_1]=

6、分层成像的方法，在I王=轴和短轴方向获耿一LI,脏的运动图像。对短轴图像中的左心室进行2D分割，得到浚时刻友一LI,室心肌的内外边界，再以此为基础，重建二二心室表面，进而分析一个心动周期中左心室形状的变化，在临床中有着重要的价值。分层二维MRI例像能够跟踪左心室边界在成像平而内的变形，但山予缺少层间数据，层删变形边界的信息滩以获取。本文使用变形模型来重建左心室表面：首先建立变形曲面的动力学方程：再将成像坐标系中的图像平面影射到重建坐标系，根据图像数据构造外力，使用平均曲率构造变形曲丽的弹性力，然后用水平集数值解法求解动力学方程以重建

7、三维表面，实验结果表明，本文的算法能够获得较好的重建效果。关键词可形变模型，参数活动轮廓模型，几何活动轮廓模型，水平集方法，快进方法，窄带方法，表面变形模型，MRI图像分割，左一tl,室表面重建博-卜学衍诒口口f彤蛮糖础讣新屉n：，^叭核鹏其蠕H傲由h删中的商用耐f靠AbstractCurrently,thedefo—rmablemodelshavebecomeanimportanttoolofthemedicalimageanalysis，Itincorporatesthedataconstraintsderivedfromimagesandthepriork

8、nowledgeabouttheRegionOfInterestfROllintothevariationalframeworkanditsapplicationhascoveredtmagedenoismg，imagesegmentation，tmageregistration，tmagetnpaintin勘surfacereconstructionandmotiontracking，etc．Inthispaper,theparameteractivecontourmodel．geometricactivecontourmodelanddefclrmables

9、urfacemodeIa