磁共振圖像處理的研究.pdf

1、近年來，隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的不斷進(jìn)步，醫(yī)學(xué)影像在臨床診斷、教學(xué)科研等方面正發(fā)揮著極其重要的作用，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)已經(jīng)越來越離不開醫(yī)學(xué)影像的信息處理。同時，隨著計算機(jī)技術(shù)以及圖形圖像技術(shù)的發(fā)展，使得醫(yī)學(xué)影像技術(shù)得以與計算機(jī)緊密結(jié)合，開創(chuàng)了數(shù)字醫(yī)療的新時代。借助圖形、圖像技術(shù)的有力手段，醫(yī)學(xué)影像的質(zhì)量和顯示方法得到了極大的改善，從而借助于圖像處理與分析手段使得診療水平大大提高。在諸多醫(yī)學(xué)成像手段中，磁共振成像由于其組織分辨率高、解剖結(jié)構(gòu)的顯示清晰，在

2、對于中樞神經(jīng)系統(tǒng)的診斷中，磁共振影像有著極大的優(yōu)勢，已成為臨床的主要診斷手段。本文針對磁共振顱腦影像的病灶檢測提出了一種基于圖像分析的病灶提取方法以及相關(guān)醫(yī)學(xué)參數(shù)的計算方法。本文首先從原始的醫(yī)學(xué)圖像格式即DICOM格式進(jìn)行解碼，讀取圖像數(shù)據(jù)，然后通過閾值分割方法將顱腦中的正常組織與病灶組織區(qū)分開。其中，閾值使用最大熵方法和最小類內(nèi)交叉熵的方法來自動選取，最佳閾值通過遺傳算法進(jìn)行選擇。然后對序列無病灶的顱腦MRI圖像也同樣進(jìn)行閾值分割，從