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基于联合聚类和配准算法的可形变数字化概率图谱研究
可形变形状模型化的一个关键问题就是从一系列未标记的形状点集中估计一个有意义的平均形状.本文给出一种新的联合聚类和配准算法,它可以从多个形状采样的未标记点集中计算出这样一个平均形状,利用一种交替更新方法,将这些形状采样点集非刚性匹配到正在形成的平均形状上,然后根据得到的非刚性变换来估计平均形状,整个过程是完全对称的.这种方法对医学图像处理中建立基于人群的概率图谱非常有用.实验中将其应用到4个不同人脑部2D胼胝体数据中建立图谱(平均形状).
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中国人脑伏隔核MRI解剖概率图谱的研究
目的 建立正常中国人脑伏隔核的解剖概率图谱.方法 通过运用3.0T磁共振技术(magnetic resonance imaging,MRI),对15例正常中国人脑伏隔核进行MRI体积测量,结合NASP软件进行三维重建,终建立正常中国人脑伏隔核概率图谱.结果 解剖概率图谱清楚的显示了脑内伏隔核的空间分布,以数字化、可视化、功能化的方式描述伏隔核空间功能位置.结论 伏隔核解剖概率图谱克服了经典图谱的局限性,为临床脑部细微结构的清晰显示提供依据.
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基于多权重概率图谱的脑部图像分割
目的 探讨有效地利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度与结构信息,得到光滑、准确的分割结果的脑部图像分割方法.方法 利用配准的局部相似性测度、标号图像的距离场、待分割图像的自相似性计算多权重概率图谱,然后对多权重概率图谱进行阈值处理得到终的分割结果.通过配准的相似性测度加权,保证概率图谱计算的准确性;利用标号图像的距离场加权,引入图谱标号图像提供的位置先验信息;经过待分割图像的自相似性加权,引入了待分割图像提供的灰度与结构信息.结果 对大量脑部MR图像中的海马进行分割实验,并与国际上主流的分割算法进行了比较,对左海马的分割精度提高到87%,对右海马的分割精度提高到87.5%.结论 基于多权重概率图谱的脑部图像分割能有效的提高分割精度.
