基于边缘检测和马尔可夫随机场的ad症脑mri分割方法研究

《基于边缘检测和马尔可夫随机场的ad症脑mri分割方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、ＳＯＵＴＨＷＥＳＴＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕士学位论文ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文题目：基千边缘检测和马尔可夫随机场的ＡＤ症脑ＭＲＩ分割方法研究年级二零一二级：姓名：林／Ｘ申请学位级别：工学硕士专业：计算机应用技术指导老师：戴齐副教授二零一五年六月国内图书分类号：ＴＰ３１７．４密级：公开国际图书分类号：００４西南交通大学研宄生学位论文基于边缘检测和马尔可夫随机场的ＡＤ症脑ＭＲＩ分割方法研究年级二〇一二级姓名林江申请学位

2、级别硕士专业计算机应用技术指导老ｍｍｍｍ二零一五年六月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＰＳ１７．４Ｕ．Ｄ．Ｃ：００４ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＴｈｅｓｉｓＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＡＤＢＲＡＩＮＭＲＩＳＥＧＭＥＴＡＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＥＤＧＥＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＮＤＭＡＲＫＯＶＲＡＮＤＯＭＦＩＬＥＤＧｒａｄｅ：２０１２Ｃａｎｄｉｄａｔｅ；ＬｉｎＪｉａｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐ

3、ｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＳｅｃｉａｌｉｔｙ：ＣｏｍｕｔｅｒａｌｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｐｐｐｐｇｙＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＤａｉｉｐＱＪｕｎｅ２０１５，西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留，、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、縮印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．保密口，在年解密

4、后适用本授权书；２．不保密“，使用本授权书。“”（请在以上方框内打Ｖ）．学位论文作者签名：指导老师签名：＼曰期：日期：七十．，西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：（１）本文首先介绍和分析了几种ＭＲＩ图像分割算法各自的优点和不足之处，并从分割方法本Ｍ－ｉＨｉｒｅ身出发，以分析法对其进行了对比，随后采用ａｒｌｄｔｈ边缘检测算子副除大脑非组织结构，排除卢页骨和非组织对于大脑的定量和定性研究的影响，并进行了必要的优化以提高边缘检测的准确率。（２）从基于马尔可夫随机场的脑

5、组织分割方法入手，结合现有的ＭＲＩ理论知识和脑组织概率映射（ＴＰＭｓ）技术，计对非脑组织剔除后的脑组织结构数据，对ＭＲＦ分割方法进行改进和优化，ＭＲＦ惩罚因子的选取进行改进一，采用基于最大似然的方法来对图像进行参数估计并对，提出种基于体素定位与灰度场局部熵相结合的自适应方法来选取惩罚因子，并使用最为常用的ＭＡＰ准则和ＩＣＭ算法来对ＭＲＩ图像进行分割。（３）计对图像配准问题，本文引入基于ＤＡＲＴＥＬ的三维脑ＭＲＩ配准技术，对分离后的脑组织结构进行配准。最后，对分割和配准后的图像从统计学角度和机器学习分类角度与基于－Ｍ的分割方法进行对

6、比和分析ＶＢＭＳＰ。本人郑重声明：，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果所呈交的学位论文。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的一日，研究做出贡献的个人和集体均已在文中作了明确说｜。本人完全了解违反上述声明所引起的切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：＾曰期：ＷＴＶ西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｉ页摘要随着医学影像成像技术的发展和脑科学的《起，核磁共振成像因其成像的多角度、多平面、分辨力高以及对人体没有任何伤害等优点，在近年来的脑功能和脑疾病研究

7、中有着越来越广泛的应用，通过脑组织分割来定位、研究和诊断大脑疾病则成为当前研究的热点问题。而如何克服ＭＲＩ成像过程中因扫描设备自身和磁场均勾性等客观因素影响而存在的非均勾性伪影、噪声以及部分容积效应等图像假象产物，则是当今脑ＭＲＩ图像分割研宄的重点。基于ＭＲＦ的分割方法具有抗噪性强、参数少等特点以及稳定可靠的结果，是使用最广泛旳现有脑部ＭＲＩ图像分割方法，吸引了越来越多的国内外科研工作者的深入研宄。通过对ＭＲＩ理论知识的学习，再结合ＭＲＩ图像特点，本文将基于边缘检测的分割方法与基于ＭＲＦ的分割方法相结合并进行必要改进，采用ＤＡＲ

8、ＴＥＬ配准方法，分割和配准ＭＲＩ图像，并以阿尔茨