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基于模糊随机模型的磁共振脑部图像分割算法研究
【摘要】：
磁共振(MR)脑部图像的分割主要包括两个方面的内容：一是对正常脑组织的分割，就是要将MR脑部图像分割为灰质、白质和脑脊液等组织部分。这是医学图像配准、三维重建和可视化的基础；另一方面就是对包含有病灶的MR脑部图像的分割，即将感兴趣的病灶从其它组织中分割出来。这样就能够对病灶的形状、边界、截面面积以及体积等进行测量，并通过在治疗前后对这些指标的测量和分析，帮助医生制定和修改治疗方案。
由于人体解剖的个体差异较大，临床应用对医学图像分割的准确度和算法的执行速度要求较高；又由于噪声、偏移场效应和部分容积效应等对图像的影响，使得已有的分割算法远未达到理想的效果。因此，MR脑部图像的分割一直是医学图像处理和分析的热点研究问题。
医学图像的部分容积效应和有些组织区域的不确定性，决定了医学图像的模糊性。基于模糊理论的图像分割算法将模糊概念引入到图像分割算法中，用隶属度表示像素占各种“纯组织”部分容积的比例。这已经广泛地应用于MR脑部图像的分割中，其中最具代表性的算法就是模糊C-均值聚类算法(FCM)。但传统的FCM聚类算法是一种仅利用灰度信息的聚类算法。它未考虑相邻像素之间相关性，未能利用图像的空间信息，在分割低信噪比图像时会产生较大的偏差。
基于马尔可夫场(MRF)模型的图像分割算法，是一类重要的图像分割算法。该类算法利用了图像空间的相关信息作为先验知识，运用Gibbs场和最大后验概率(MAP)实现图像分割，能够有效地对迭加了噪声的低信噪比图像进行分割。但基于MRF模型的分割算法也存在一些问题，例如不能有效地处理图像的模糊性、存在过分割现象、参数估计困难等。
本文深入研究了基于模糊理论和基于MRF模型的图像分割算法，主要取得下列成果：(1)针对FCM算法存在的问题，提出了一种能够合理利用空间信息的改进的FCM算法；(2)将模糊理论和MRF结合，提出了一种模糊MRF模型，并对模型的建立、参数估计和优化方法进行了深入的研究；(3)研究了多发性硬化症病灶的分割算法，分别提出了一种基于模糊连接度和一种基于MRF模型的多发性硬化症病灶的分割算法；(4)研究了基于非齐次MRF模型的图像分割算法，并提出了一种用模糊连接度对非齐次MRF进行参数估计的方法。这些方法在提高图像分割的精度和鲁棒性等方面具有显著的效果。
第二章根据MR脑部图像真实的灰度值具有分片常数的特性，按照合理利用图像空间信息的原则，提出了一种基于隶属度光滑约束的FCM聚类算法。在传统FCM的目标函数中增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项，提出了新的目标函数，得到了新的数学规划问题，并运用Lagrange乘数法，得到了该规划问题的解。以此提出了一种FCM聚类算法的改进算法。通过对模拟和临床MR脑部图像的分割实验，表明该算法在分割被噪声污染的图像时，比传统的FCM算法及其改进算法等多种图像分割算法具有更精确的图像分割能力，并且运算简单、运算速度快、稳健性好。
第三章分析了基于模糊理论和基于MRF模型的图像分割算法各自的优势和存在的问题。在传统MRF模型的基础上，引入模糊概念，建立了一种模糊MRF模型，并运用MAP方法将图像的分割问题转化为一个数学规划问题。通过对该规划问题的求解，得到了图像像素对不同组织的隶属度计算方法，提出了一种高效、无监督的图像分割算法，从而实现了对MR脑部图像的精确分割。通过对模拟MR脑部图像和临床MR脑部图像分割实验，表明该基于模糊MRF模型的图像分割新算法比基于传统MRF模型的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法能够更精确地分割图像。
第四章和第五章研究了多发性硬化症病灶的分割方法。多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病，对其病灶的分割方法研究正受到越来越多的关注。但由于实际的临床图像存在较严重的不确定噪声、不均匀性以及多发性硬化症病灶表现复杂等原因，使得现有的算法的分割效果不尽人意。
第四章将多发性硬化症的MR成像特点和解剖性质做为先验知识，提出了一种基于模糊连接度的多发性硬化症病灶的分割算法。模糊连接度用模糊关系描述了图像中两个像素之间的关联程度。通过选取种子像素，运用像素间的模糊连接度进行增长区域，能够实现对病灶的分割。但基于模糊连接度的分割算法需要人工选择种子点，这样就制约了该方法的应用。本章提出了一种实现种子像素自动选取的方法，实现了多发性硬化症病灶的自动分割。作为多发性硬化症病灶分割的预处理，针对FLAIR MR脑部图像的特征，还巧妙地提出了一种基于区域增长方法的脑部组织提取算法，能够自动地去除头骨、头皮等非脑部组织。通过对临床患者FLAIR MR图像的分割实验，表明该分割算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶，其分割效果明显好于FCM聚类算法和基于MRF的分割算法。该算法还具有无监督、运算速度快、稳健性好等优点，能够应用于多发性硬化症的临床辅助诊断。
第五章提出了一种基于MRF模型，利用了多发性硬化症形态学特性的多发性硬化症病灶的分割算法。首先运用基于MRF模型的分割算法和区域增长法，分割出脑白质所包围的区域。然后对脑白质所包围的区域再次分割，就实现了对MR脑部图像的多发性硬化症病灶分割。通过对多发性硬化症模拟和临床T_2加权MR脑部图像的分割实验，表明该算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶，并且具有稳健性好等优点，能够应用于多发性硬化症的临床辅助诊断。
第六章提出了一种基于非齐次MRF的图像分割算法，并运用模糊空间元素的模糊连接度模型，估计非齐次MRF中控制像素对空间信息依赖程度的参数，改进了传统的基于MRF模型的图像分割算法。在传统的基于MRF模型的图像分割算法中，总是假设对应的MRF具有齐次性，即像素对空间信息的依赖程度与其空间位置无关。由于图像中不同位置的像素对空间信息的依赖程度是不同，因此，运用非齐次MRF来描述图像会更合理。通过对模拟MR脑部图像和临床MR脑部图像分割实验，表明该算法比传统的基于齐次MRF模型的图像分割算法和FCM聚类算法等图像分割算法有更精确的图像分割能力。
【关键词】：
【学位授予单位】：第一军医大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2007【分类号】：R318【目录】：
ABSTRACT6-13
第一章 概述13-24
1.1 医学图像分割算法综述15-18
1.1.1 基于边界分割技术的方法15-16
1.1.2 基于阈值的方法16
1.1.3 基于特征空间聚类的方法16
1.1.4 基于模糊集理论的方法16-17
1.1.5 区域生长和分裂合并方法17
1.1.6 基于随机场的算法17-18
1.1.7 基于形变模型的方法18
1.1.8 基于神经网络的方法18
1.1.9 其他分割方法18
1.2 医学图像分割方法的评估18-19
参考文献19-24
第二章 基于隶属度光滑约束的模糊C-均值聚类算法24-37
2.1 引言24-27
2.1.1 模糊集的引入24-25
2.1.2 模糊集的概念及其性质25-27
2.2 传统的FCM算法及其存在的问题27-28
2.3 基于隶属度光滑约束的模糊C-均值聚类算法28-30
2.4 MC-FCM聚类算法的执行步骤30
2.5 试验30-34
2.5.1 模拟MR脑部图像31-33
2.5.2 实际MR脑部图像33-34
2.5.3 临床MR脑部肿瘤图像34
2.6 结论34-35
参考文献35-37
第三章 基于模糊马尔可夫场的MR脑部图像分割算法37-53
3.1 引言37-46
3.1.1 马尔可夫场的基本概念37-40
3.1.2 常用的马尔可夫模型40-43
3.1.3 传统的基于马尔可夫场的图像分割算法43-46
3.2 基于模糊MRF模型的图像分割46-48
3.3 基于模糊MRF模型的图像分割算法执行步骤48
3.4 实验48-50
3.4.1 模拟MR脑部图像48-49
3.4.2 实际MR脑部图像49-50
3.5 结论50
参考文献50-53
第四章 基于模糊连接度的多发性硬化症病灶分割算法53-64
4.1 引言53-54
4.2 模糊连接度的基本概念54-57
4.2.1 模糊子集、隶属函数、模糊关系54
4.2.2 空间元素、模糊空间元素邻近关系、模糊数字空间54-55
4.2.3 场、隶属度场55
4.2.4 模糊空间元素的相似度55-56
4.2.5 模糊连接度56-57
4.3 FLAIR MR脑部图像脑组织提取算法57-58
4.4 基于模糊连接度的多发性硬化症分割算法58-60
4.5 实验60-61
4.6 结论61
参考文献61-64
第五章 基于马尔可夫场的多发性硬化症病灶分割算法64-72
5.1 引言64
5.2 基于MRF模型的多发性硬化症分割算法64-65
5.3 实验65-70
5.3.1 模拟MR脑部图像65-69
5.3.2 临床MR脑部图像69-70
5.4 结论70
参考文献70-72
第六章 基于非齐次马尔可夫随机场的图像分割算法72-78
6.1 引言72
6.2 基于非齐次MRF模型的图像分割算法72-74
6.3 实验74-76
6.3.1 模拟MR脑部图像74-75
6.3.2 实际MR脑部图像75-76
6.4 结论76
参考文献76-78
第七章 总结与展望78-80
完成和发表的论文80-81
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电脑是几几年引入中国的？
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184，新华社。 1974年、185。 1969年，哈尔滨工业大学研制成功中国第一台模拟式电子计算机。 1959年。 1986年。 1998年，新型晶体管大型通用数字计算机诞生，国产占有率高达71．9％，中国第一台具有多道程序分时操作系统和标准汇编语言的计算机--441B－Ⅲ型全晶体管计算机研制成功，中国出现第一次微机热，北京大学承接研制百万次集成电路数字电子计算机 --150机，联想集团的前身--新技术发展公司成立;神威I&quot。 1994年，王选用中国第一台激光照排机排出样书，中国第一台微型计算机DJS－050机研制成功，中国第一台大型晶体管电子计算机--109机研制成功。 1958年，中国发现首例计算机病毒。 1981年，中国第一台计算机--103型通用数字电子计算机研制成功，其主要技术指标和性能达到国际先进水平，其峰值可达每秒25亿次，DJS－130中国计算机产业的发展 1956年，运行速度每秒1500次。 1960年、152，长城486计算机问世。 1957年、186。 1992年;型操作系统编制完成，银河－Ⅲ并行巨型计算机研制成功。 1963年。 1964年、135。 1967年、153等13个机型先后研制成功，中国研制成功每秒运算500万次的集成电路计算机--HDS－9，中国第一台百万次集成电路电子计算机研制成功，用于天气中期预报，441B全晶体管计算机研制成功，&quot。 1965年，中国第一台10亿次巨型银河计算机Ⅱ型通过鉴定，中国第一台百万次集成电路计算机&quot，每秒运算11万次的大型集成电路通用数字电子计算机研制成功。 1972年，第一台国产的286微机--长城286正式推出;DJS－Ⅱ&。 1988年。 1993年。 1995年，运算速度达每秒1亿次。 1970年，银河计算机Ⅱ型在国家气象局投入正式运行。 2000年。 1973年。 1991年。 1997年、131，中国研制成功的260机平均运算速度达到每秒100万次，中国最大的汉字字符集--6万电脑汉字字库正式建立。 1979年、132。 1987年，第一台国产386微机--长城386推出。 1984年、140。 1976年，DJS－183。 1983年、1804机研制成功，中国研制成功104型电子计算机，中国首台高智能计算机--EST／IS4260智能工作站诞生;银河Ⅰ号&quot，银河四代巨型机研制成功。 1985年;巨型计算机研制成功、科技日报，华光Ⅱ型汉字激光照排系统投入生产性使用，运算速度每秒1万次。 1990年、经济日报正式启用汉字激光照排系统，曙光1000大型机通过鉴定，夏培肃完成了第一台电子计算机运算器和控制器的设计工作，中国第一台大型通用电子计算机--107型通用电子数字计算机研制成功，国产联想电脑在国内微机市场销售量第一。 1977年，中国微机销量达408万台，中华学习机投入生产。 1996年。 1999年，我国自行研制成功高性能计算机&quot。我国成为继美国，同时编写了中国第一本电子计算机原理讲义
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