序列圖像分割中的邊緣檢測(cè)方法研究及其在相控HIFU中的應(yīng)用.pdf

1、在相控HIFU治療系統(tǒng)中，治療計(jì)劃是一個(gè)很重要的組成部分，直接影響到手術(shù)的效果，而病灶空間位置信息的獲取是超聲治療計(jì)劃的一個(gè)關(guān)鍵步驟。高強(qiáng)度聚焦超聲靶點(diǎn)小、強(qiáng)度高，而人體內(nèi)有很多重要器官，為了避免損傷正常組織和提高治療效率，必須對(duì)病灶的三維空間結(jié)構(gòu)有準(zhǔn)確的了解，并需要提供治療目標(biāo)的精確位置。因此，需要圖像定位系統(tǒng)，首先對(duì)術(shù)前和術(shù)中病灶區(qū)域進(jìn)行多模態(tài)序列圖像采集，進(jìn)而采用序列圖像分割方法，提取目標(biāo)的有關(guān)信息尤其是病灶的邊緣，然后利用這些信

2、息精確地控制相控HIFU進(jìn)行治療。正是在這樣的背景下，本文對(duì)HIFU手術(shù)定位系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)：序列醫(yī)學(xué)圖像的分割進(jìn)行了理論研究和算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)。 本文首先討論了序列圖像分割中的預(yù)處理算法，研究了基于邊緣增強(qiáng)擴(kuò)散的圖像濾波方法與算法，確定了最優(yōu)擴(kuò)散系數(shù)和迭代次數(shù)。算法能有效地提高信噪比，改善醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量。 本文在對(duì)比了多個(gè)邊緣檢測(cè)算法之后選定水平集（Level Set）方法來對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。針對(duì)水平集方法的收

3、斂速度和初始曲線之間的關(guān)系，以及HIFU手術(shù)定位系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，本文將同一序列中前幅圖像的邊緣通過運(yùn)動(dòng)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，作為后續(xù)圖像水平集方法的初始曲線的思想，結(jié)合單指令多數(shù)據(jù)流（SIMD）技術(shù)的使用，大大減少了序列圖像邊緣檢測(cè)的運(yùn)算時(shí)間。 最后，以體模標(biāo)本為實(shí)驗(yàn)對(duì)象來模擬HIFU手術(shù)的病灶，分別采集其CT和B超的序列圖像。利用本文改進(jìn)的邊緣增強(qiáng)擴(kuò)散方法和水平集方法結(jié)合對(duì)其進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并將SIMD技術(shù)結(jié)合使用，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，