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基于多图谱的扩散张量磁共振图像自动分割算法

王毅  李国琴  郭哲  齐敏  吕国云  樊养余  牛奕龙  
【摘要】:磁共振图像由于具有良好的软组织对比度以及高分辨率,因此脑部磁共振图像是临床上对脑功能研究及脑组织疾病预测、诊断的主要手段,而对脑组织进行研究和诊断必须要准确地分割出这些脑部结构。然而,磁共振图像结构复杂、边缘模糊、易受不均匀性强度以及噪声影响,使得传统分割方法难以进行准确分割,而引入专家手动分割的形状先验信息可以简化分割问题。为此,论文提出了一种基于多图谱的扩散张量磁共振图像(DT-MRI,简称DTI)的自动分割算法。该算法充分利用手动分割的形状先验知识,通过配准将图谱中的形状先验映射到待分割图像中,实现一种图谱指导下的自动分割方法。算法首先选取一组数据构建图谱(包含图谱图像以及标号图像),对目标图像进行分割时,图谱图像与目标图像进行配准,得到变形场,标号图像根据变形场进行形变,再计算形变的标号图像的距离场。根据自适应权重策略为每个距离场赋予相应的权重,对所有的距离场进行加权平均得到初始分割结果。然后,通过目标图像的自相似性对初始分割结果进行加权得到次优分割结果。最后采用引导滤波技术对次优分割结果进行边界优化得到最终的分割结果。仿真实验对20个受试者的7个部位进行测试,实验结果表明,相比由距离场融合得到的分割结果,通过自相似性加权以及引导滤波技术优化的分割结果在主观上更接近手动分割结果,轮廓更加光滑,且分割结果的重叠率更高。

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