CT序列图像中肝脏分割和运动跟踪算法研究

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3.0 侯斌 2024-11-19 4 4 1.14MB 46 页 15积分

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摘要

近年来，随着数字化医院以及医疗信息技术的发展，医学图像处理已经成为

生物医学工程领域中最重要并且发展最快的领域之一。医学图像处理技术可以帮

助临床医生对人体病灶组织进行更加直观、方便的观察和诊断，从而极大提高医

生的确诊率。CT、MRI、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像以及核

素成像等医用成像技术的发展也进一步促进了医学图像处理技术的研究。

基于肝脏 CT 及其灌注图像序列进行肝脏功能评估是当前临床和应用研究的

一个热点。其中采用基于医学图像处理技术进行肝脏图像的有效分割以及感兴趣

区域跟踪对于帮助医生提高临床诊断与评价效率和准确性具有非常重要的意义。

针对肝脏 CT 及其灌注图像序列的基本特点，本论文着重对肝脏 CT 图像的

自动分割及灌注图像序列中感兴趣区域的跟踪问题进行了研究。结合 Mean Shift

方法基本原理，提出了基于区域生长的肝实质全自动分割方法以及基于灰度直方

图统计特征的肝脏感兴趣区域跟踪算法。

论文所提供的肝实质分割方法首先对 CT 图像进行 Mean Shift 滤波以在保持

图像不连续性的基础上滤除噪声影响，然后通过 Mean shift 迭代自动寻找种子点，

并进一步基于传统区域生长方法进行区域生长，最终可快速、自动、准确地实现

肝实质的分割；

论文结合 Mean shift 方法的基本原理，基于灰度直方图特性对肝脏 CT 灌注

序列中感兴趣区域进行跟踪，通过所提出的中心点偏移量修正算法可有效解决肝

脏灌注成像前后感兴趣区域的灰度差异大而造成的跟踪不稳定或目标丢失的问

题。

本论文所研究算法可为基于图像处理技术的先进肝脏功能计算机辅助诊断

和评估系统的研究与开发奠定基础。

关键词：医学图像分割 CT 肝脏灌注序列图像 Mean Shift 跟踪

ABSTRACT

With developments of digital hospital and medical information technology,

medical image processing has become one of the most important fields of biomedical

engineering with the fastest growing speed in recent years. With help of medical image

processing techniques, clinicians can diagnose pathological tissues inside human body

directly and accurately. Imaging techniques of CT, MRI, ultrasonic, digital rays and

radionuclide have further promoted researches of medical image processing.

It is a hotspot in fields of current clinical and applied researches to evaluate liver

function based on perfusion sequences of CT liver images. Segmenting liver image

effectively based on image processing technique and the tracking regions of interest

are of great sense, which can help doctors improving clinical diagnosis accuracy and

evaluation efficiency.

This paper focuses on studies of liver segmentation and tracking of ROI in image

sequences based on main characteristics of liver CT perfusion image sequences. The

automatic segmentation method of liver parenchyma based on regional growth and

tracking method of the liver ROI based on gray histogram statistical characteristics is

proposed following the basic principle of mean shift method.

For the liver segmentation method presented in this thesis, preserving

discontinuity, the mean shift smoothing method is applied to remove the noise at first,

then the initial seed point is selected automatically based on mean shift iterations, and

further the traditional region growing approach is utilized to perform growing of the

seed. Finally, fast, automatic and accurate liver parenchyma segmentation can be

achieved from the original CT image.

Based on basic principle of mean shift method and gray-level histogram

characteristics, tracking of ROI is performed through liver CT perfusion sequences. By

an offset correction algorithm of the tracking center, issues of instability or object

losing during tracking caused by the big difference of gray intensity of the ROI before

and after perfusion imaging can be solved effectively.

The algorithms presented in this paper can lay foundations for researching and

developing advanced computer-aided diagnosis or evaluation system for the liver

function based on image processing technique.

Key Word: Medical image segmentation, CT liver perfusion image

sequences, Mean shift, Tracking

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ...................................................... 5

§1.1 选题背景以及意义 ........................................... 5

§1.2 医学图像分割和跟踪技术的研究现状 ........................... 3

§1.3 研究内容以及论文安排 ....................................... 4

第二章医学图像分割方法概述 ....................................... 6

§2.1 图像分割的定义 ............................................. 6

§2.2 图像分割系统结构概述 ....................................... 6

§2.3 医学图像分割的经典算法与评价 ............................... 7

第三章 Mean Shift 方法研究 ........................................ 10

§3.1 Mean Shift 基本原理 ....................................... 10

§3.2 Mean Shift 算法的收敛性分析 ............................... 14

§3.3 Mean Shift 算法中常用的核函数 ............................. 15

§3.4 Mean Shift 核函数窗口带宽的计算 ........................... 16

§3.4.1 自动计算带宽 .......................................... 16

§3.4.2 自适应计算带宽 ........................................ 16

§3.5 Mean Shift 算法在图像处理中的应用 ......................... 17

§3.5.1 聚类 .................................................. 17

§3.5.2 图像滤波 .............................................. 17

§3.5.3 图像分割 .............................................. 18

§3.5.4 目标跟踪 .............................................. 18

§3.6 本章小结 .................................................. 19

第四章基于 Mean Shift 算法的肝脏自动分割 .......................... 20

§4.1 基于 Mean Shift 算法的肝脏平滑 ............................. 20

§4.2 基于 Mean Shift 迭代的区域生长种子点的自动选取 ............. 22

§4.3 基于区域生长的肝脏分割自动算法流程 ........................ 24

§4.4 实验结果及分析 ............................................ 25

§4.4.1 中值滤波和 Mean Shift 平滑滤波的比较 ................... 25

§4.4.2 Mean Shift 与区域生长相结合与单纯区域生长的分割结果比较 26

§4.5 本章小结 .................................................. 25

第五章基于 Mean Shift 方法和灰度直方图特性的 ROI 运动跟踪 .......... 27

§5.1 引言 ...................................................... 27

§5.2 非参数密度估计理论 ........................................ 27

§5.2.1 核密度估计函数的原理 .................................. 28

§5.2.2 核函数的选择条件 ...................................... 29

§5.3 基于灰度直方图的 Mean Shift 算法 ........................... 30

§5.3.1 Mean Shift 算法中直方图计算 ........................... 30

§5.3.2 匹配系数的计算 ........................................ 30

§5.3.3 迭代寻找新的匹配中心 .................................. 31

§5.3.4 跟踪算法描述 .......................................... 31

§5.4 实验结果及结论 ............................................ 32

§5.5 本章小结 .................................................. 37

第六章结论与展望 ................................................. 38

§6.1 总结 ...................................................... 38

§6.2 今后研究方向 .............................................. 39

参考文献 .......................................................... 40

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .................... 43

致谢 ............................................................ 44

第一章绪论

§1.1 选题背景以及意义

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摘要：

摘要近年来，随着数字化医院以及医疗信息技术的发展，医学图像处理已经成为生物医学工程领域中最重要并且发展最快的领域之一。医学图像处理技术可以帮助临床医生对人体病灶组织进行更加直观、方便的观察和诊断，从而极大提高医生的确诊率。CT、MRI、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像以及核素成像等医用成像技术的发展也进一步促进了医学图像处理技术的研究。基于肝脏CT及其灌注图像序列进行肝脏功能评估是当前临床和应用研究的一个热点。其中采用基于医学图像处理技术进行肝脏图像的有效分割以及感兴趣区域跟踪对于帮助医生提高临床诊断与评价效率和准确性具有非常重要的意义。针对肝脏CT及其灌注图像序列的基本特点，本论文...

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