论文部分内容阅读
随着计算机辅助诊断技术的不断发展,MRI、CT等影像设备及相关图像数据后处理工作在脑血管疾病的检测诊断分析中起到越来越大的作用。烟雾病是一种发病率不高但是危害很大的脑血管疾病。磁共振技术作为一种无创的影像技术在烟雾病的诊断中发挥着重要的作用。但是由于磁共振序列之间的成像差异,磁共振血管造影图像对烟雾病的出血不敏感,磁敏感加权图像可以有效识别出血区域却不能清楚地显示颅内血管结构。出血区域的位置大小和与血管的相关性是诊断烟雾病的重点,快速获取烟雾病的出血位置区域和血管结构信息对于医生的诊断有很大的帮助。本论文为了解决这个问题,针对出血型烟雾病的发病特点,根据磁共振图像中不同序列的图像特点,与医院合作对烟雾病患者数据进行对应处理,意在为医生的诊断提供相应的辅助。并通过实际临床数据的测试分析,验证了本文中设计方案的可行性和合理性。本论文的工作主要包括以下三个方面:(1)利用SWI序列图像对烟雾病患者的出血区域进行分割。为了保证分割结果的准确性和稳定性,研究并实现了两种人工交互的半自动分割方法:基于梯度响应函数与Canny边缘算子的区域生长法和基于梯度矢量流场的活动轮廓模型(GVF-Snake)的方法。结合实际数据分割情况,针对两种方法的适用性和鲁棒性进行了分析,比较和说明两种方法的优劣和实际运用场景。(2)利用磁共振血管成像序列图像(MRA)对烟雾病患者的颅内血管等组织进行分割。先利用一系列预处理方法对原始数据进行滤波、颅骨分离、侧脑室模板分割等操作,再通过多阈值OTSU分类与Hessian矩阵特征值多尺度增强的方法对脑血管体素分割提取,成功获取脑血管的三维结构。(3)根据序列之间的关系对MRA序列和SWI序列进行配准变换,软件上使用VTK、ITK等框架对算法进行集成,并利用体绘制方法对分割得到的脑出血区域、脑血管等组织进行三维可视化渲染,能够直观的展现脑颅组织之间的空间信息和内部信息。结合出血区域的体积大小,为研究诊断提供一定的支持。