核磁共振图像前列腺分割算法研究

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1、分类号密级ＵＤＣ编号讀＾似磯博去学位论文核磁共振图像前列腺分割算法研究Ａｌｇｏｒｉ化ｍｏｆＰｒｏｓｔａｔｅＳｅｇｍｅｎ化ｔｉｏｎｏｎＭ民Ｉｍａｇｅ刘国庆导师巧名陈武化教授专业名務生物医学工程培养类型委托培养论文巧交日巧２０１５年３月２３日南方医科大学２００９级语去学位论文核褚共振图像前列腺分割算法研究ＡｌｏｒｉｔｈｍｏｆＰｒｏｓｔａｔｅＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｎＭＲＩｍａｅｇｇｇ课题来源：学位申请人刘国庆

2、导师姓名陈武凡教授专业違称生物医学工程培养类型委托培养培养层次博去研究生所在学院生物医学王程学院答辩委员会主席韩国强教授李小华教授答辩委员会委Ｉ陈晓峰教授黄瑞化教授王全师教授２０１５年３月２３曰广州傅去学位论文核磁共振图像前列腺分割算法硏究博±研究生：刘国庆指导教师：陈武凡教授冯前进教授摘要放射治疗是治疗前列腺肿瘤的有效手段，其关键问题是对前列腺肿瘤的准确定位，包括其位置与形体大小，因此准确分割前列腺和周围器官是至关Ｒ图重要的。在Ｍ像上人工分割前列

3、腺仍是常用方法，但由于前列腺形状差异性大、与相邻器官边界模糊、治疗过程中体积会变化等原因，使其人工分。割虽然精确度较商，但主观性较大，耗时长专家在ＭＲ图像上手动分割前列腺时，在图像上找出，是利用已有经验前列腺的边缘分界。基于多图谱的图像方法与此相似，在图谱集的标签图像上，保留了前列腺位置与形状的先验信息，当图谱越多时，这种先验的信息，就越丰富，就越能找到与待分割的测试图像相似的图谱图像将送些图谱图像Ｕｉ＊不同的权值组合，就可非常近似地重建出测试图像，最后将这些图谱图像对应的标签进行誕合，传播到测试图像上，最

4、终完成対测试图像的分割。多图谱分割的优点是能从图谱中获取更多的先验的位置与形状等信息，送对于最终分割结果的准确度有很大的影响；另外，当图谱越多时，就越能适用待分割目标变化情况较多的情况，鲁棒性好，因此本文研究用多图谱分割的方式分割前列腺。为了使分割结果有个参照比较一，本文先采用归化互信息法，度量图像一的相似性，化，Ｗ此来进行图谱选择，然后用流行的全局加权投票法归Ｉ摘要互信息法计算权重，来进行标签图像的融合，最终完成分割。图谱选择是从图谱集中一，依据定算法査找出与测试图像相似度最髙的。一图像是

5、个高维度的数据，需要从中抓住主要特征信息，忽略次要的信息，也就是要对图像数据进行降维处理，并且保留所需的形状特征信息。由于图谱选择是通过测试图像与图谱图像的相似度来进行的，主要目的是找到与测试图像上前列腺形状特征相似的图谱图像，因此在数据降维处理的时候，要保持数据的近邻不变性，送样在降维之后，在低维空间里就能用简单的欧民。同时，对于距离来表示数据的本征距离了，希望在计算好投影矩阵之后新样本数据的加入，不需要重新计算，解决样本外问题，而局部保持映射算法正满足了送样的要求，它具有线性投影的性质，Ｗ及局部邻域关系保持

6、的特点，和解决了样本外问题，及运算快等特点，本文将研究局部保持映射算法图谱选择中的应用。由于在国谱选择中，前列腺在相似度中贡献并不大，因此完全可能出现所选择出的图谱图像中，前列腺与测试困像中的并不相似的情况，也有可能。前列腺相似的图谱图像，由于受周围组织较大不相似的干抓而没有被选中因此有必要在计算相似度时，对感兴趣区域，即前列腺区域进行限制，而该区域正是标签图像所标示的部分，因此本文也研究用标签图像来约束降维投影过程，増大前列腺区域在相似度计算中的贡献，提高图谱图像选择的准确性。图谱融合是指对所选择

7、标签图像进行誕合，其融合算法直接影响分割结果。全局相关性不能表示出不同情况前列腺的解剖结构的局部差异信息。局部加权投票算法和非局部均值的块加权算法解决了这一问题，局部加权算法不仅考虑图谱图像和测试图像的体素点，而且对该体素点周围的区域块，也分析计算其相似度，然后对该体素点赋予所得的权重，但此算法对前期的配一。准要求较高而非局部均值的块加权算法则在定程度上克服了这问题，它一是在体素点周围定范围内搜索更相似的块，而且非局部均值加权法只利用。了距离平方和来进行相似性度量，计算不复杂，可适用于运算量较大的情况ｎ

8、博去学位论文一本文研究在非局部均值的块加权算法的基础上，进步扩大块捜索范围，在所有己选择的图谱范围内，搜索与测试图像块对应块及邻域块，来重建测，试图像块，并且利用稀疏表示的思想对参