论文摘要
随着CT等成像技术的发展,快速高分辨率成像成为可能,肝肿瘤的计算机辅助诊断、观察、定量测量以及外科手术规划成为迫切需要,肝脏的精确分割是进行肝肿瘤的计算机辅助诊断等的基础,已成为这些领域研究热点,并具有广泛的应用前景和现实意义。本文以CT图像为研究对像,探索了肝脏的自动与交互式分割方法。肝脏分割的难点在于:(1)与灰度相似的邻近组织存在较大连接;(2)完全自动的分割算法并不能满足所有的情况,不规则边界的修正需要一些人工的干涉。为了有效分割出肝脏,针对不同的难点,采用不同的解决方案。基于两期CT图像的肝脏分割方法是解决难点一的有效途径,本文针对现有的基于两期CT图像的分割方法的不足,提出了基于三维弹性配准的肝脏自动分割方法。该方法主要步骤是先对原始图像进行预处理,包括去除部分冗余数据、线性插值以及各向异性滤波降噪;然后进行粗分割,利用三维弹性配准对预处理后的两期CT图像进行配准,利用统计的方法来估计配准后两期CT图像中肝脏的二维直方图,通过对二维直方图进行阈值分割得到肝脏粗分割结果;最后进行精分割,结合形态学与区域增长去除多余组织和内部孔洞,通过轮廓修正得到分割结果。交互式分割方法是解决难点二常用并且有效的方法之一,本文实现了基于Graph Cuts的肝脏交互式分割系统。该方法的主要步骤是先标记好目标与背景区域;然后将标记好目标与背景区域的图像映射为带权无向图,利用马尔科夫随机场对图的切割建模,将能量优化问题转化为求最小割的问题;最后利用最大流最小割算法求取全局最优解,实现分割。分割结果表明,基于三维弹性配准的两期CT图像肝脏自动分割方法和基于Graph Cuts的交互式分割方法具有较好的适应性和准确度,前者在处理肝脏与灰度相似的邻近组织有较大连接的情况具有独特的优势,后者具有较好的可操作性。
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