基于水平集的股骨頭核磁共振圖片分割方法研究.pdf

1、股骨頭壞死是危害人類健康的惡性疾病之一。目前，早期檢查和早期治療仍是提高股骨頭壞死治愈率的關鍵。核磁共振技術是繼X線鉬靶照相技術和CT后，在醫(yī)學中發(fā)展最為迅速、應用最為廣泛的股骨頭壞死疾病檢測技術。計算機輔助的股骨頭壞死早期診斷是影像領域中的一項新技術，能夠改善原始核磁共振影像的質量，輔助醫(yī)生做出診斷結果，提高股骨頭壞死的診斷率。圖像分割在醫(yī)學核磁共振圖像的定量、定性分析中均扮演著十分重要的角色，它直接影響到股骨頭壞死計算機輔助診斷系統(tǒng)

2、的后續(xù)分析和處理工作。正確的分割了股骨頭的不同圖片，可以通過例如缺血的面積與骨骼的面積比較來確定患者壞死的程度，因為有兩種角度的圖片，可以通過分割結果近似的求出患者股骨頭內部的缺血體積。為后期對股骨頭的分期判斷的輔助診斷做好了準備。
　　本文對近年來用于醫(yī)學圖像分割技術進行了研究，詳細分析了各種方法的技術要點，并對其優(yōu)缺點作了全面的對比和總結。
　　提出了一種新穎的基于邊緣信息和區(qū)域信息混合的水平集分割方法：本模型分為2個部

3、分，其中一個部分用于處理區(qū)域信息，采用基于最大似然法建立的能量泛函，另一個部分用于處理邊緣信息，采用Geodesic Active Contour模型。算法既考慮了圖像的基于區(qū)域的信息，又考慮了基于邊緣的信息，克服了傳統(tǒng)的單一基于區(qū)域或邊緣水平集分割算法無法兩者兼顧的缺點。通過采用差異實驗方法評估，取得了較理想的效果。
　　提出了在水平集模型中加入了懲罰項，近似限定在距離函數(shù)中，使得算法的時間復雜度大大降低。
　　提出了一種