基于低秩分解和多图谱的胰腺三维磁共振图像分割

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最近几年,随着我国经济的发展,胰腺癌发病人群不断扩大,每年新发病例仍不断增加。与其它癌症相比,胰腺癌恶性程度高,很难在早期发现,结局差,病死率高。传统的粗放式放疗法是治疗胰腺癌的常用方法,它是用放射线照射来杀死癌细胞,但也会对正常的细胞组织造成永久性伤害。精确放射治疗是在传统放射治疗的基础上,通过图像引导的方式对肿瘤进行精确的定位,经过精准的计划设计和剂量计算后在治疗机上精确执行的一种新型放射治疗技术,可以大大减少对正常细胞的损害。随着医学影像技术越来越多的应用于临床,三维磁共振成像技术凭借自身的优势受到更多的关注,已在图像引导放射治疗中产生重要影响,从三维磁共振图像中快速准确的定位胰腺并分割提取是进行胰腺癌精确放疗的关键。本文针对胰腺三维磁共振图像分割进行了如下工作:1.针对胰腺与周围组织器官粘连现象严重的问题,提出了一种基于低秩分解和Hessian增强的胰腺三维磁共振图像分割方法。该方法运用低秩分解将三维磁共振图像序列分解为低秩分量和稀疏分量,在稀疏分量部分胰腺与周围器官的粘连问题得到有效缓解;在此基础上,利用Hessian矩阵分解,结合胰腺的空间解剖结构信息分别对低秩序列和稀疏序列进行胰腺增强;通过人机交互从两个序列提取出胰腺,利用图像的三维信息进行胰腺修复,最后把两个序列的结果进行约束融合得到最终的胰腺分割结果。本方法与医学图像分割领域流行的两种分割方法进行对比,实验结果表明本方法有更加准确的分割效果。2.针对胰腺分割结果形态多变、大小不一等问题,提出了一种基于多图谱的胰腺磁共振图像分割方法。本方法利用多图谱中的胰腺先验信息,分别通过刚性配准和非刚性配准将图谱中的标签迁移到待分割的胰腺图像上,再根据相似性度量将迁移好的标签按相似性排序,最后将相似性高的标签通过标签融合得到最终的分割结果。本方法与第一个工作的结果进行对比实验,表明本方法更稳定,得到的胰腺形状效果更好,进一步提高了胰腺分割的准确率。
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