基于点阵SIFT特征匹配的脑组织提取研究

发布时间：2024-03-16 15:59

　　随着科技快速发达,医学影像设备广泛应用于临床检测,医学研究中。相较于其他医学成像技术,核磁共振成像技术对人体无创、无电离辐射、成像清晰,对脑部软组织分辨率高,因而在人脑相关研究中得到广泛应用。在核磁共振脑图像中准确、稳定、高效地提取脑组织对于后续临床诊断,脑部功能分析都具有重要影响。当前脑组织提取分为手动提取与自动提取两种方式,手动提取方式准确度高,但是整个过程耗时长,且提取结果具有主观性;自动提取方式处理速度快,提取结果准确度高、稳定性强,但是其中参数数量多且不固定,需要多次手动调节参数以获得较好的提取结果。针对这个问题,本文提出了一种基于点阵SIFT特征匹配的脑组织提取方法。该方法首先在脑组织边界临近处初始化活动点阵,然后利用改进的BET算法对活动点阵进行演化,推动其靠近脑组织边界。在BET算法演化过程中,将活动点阵顶点作为关键点,通过SIFT算法提取其描述子。将描述子的欧式距离与关键点的空间距离作为计算关键点相似性的衡量标准,并将目标图像关键点与模板图像关键点相匹配,根据匹配结果实现参数的自动调优。通过多次BET演化后,再利用图割法对其进行边界细化,得到最终精准的脑组织边界。由于...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1MR颅脑图像的影像特征

组织提取实质上是一个二元分割问题，即将脑组织作为目标，将非组织进行提取。图1-1为颅脑图像，由图中可以看到颅骨、脂肪、眼球等其他。在自动提取的过程中主要有三个难点问题需要解决：度：在脑部MRI图像中，脑组织和与其相邻的其他非脑组织的灰度差异，不同组织间灰度相互交叠，并且存....

图2-1BET流程图

9图2-1BET流程图T的演化过程演化过程实质上就是离散点阵位置更新的过程，通过三个u1、u2、扩张力u3）将初始轮廓上的顶点推到脑组织边界直到相互作用力接近平衡大于最大迭代次数时停止更新，轮廓上点的连线作为脑组织轮廓。清楚的解释轮廓演化过程，先定义了三个演化力。在图....

图2-2轮廓顶点示意图

图2-2轮廓顶点示意图个相互作用的演化力分别为：1u：该力主要用于保持各顶点的等分，将A0拉向A1和相邻的顶点等距离分布。并且该力平行于轮廓切线，由此接关系，并设1u与St相等。2u：该力主要用于保持轮廓的平滑，作用于顶点0A，与动到邻点排列中。即当顶点外凸出时，2....

图2-3轮廓顶点示意图

(2-11)其中（如图2-3）是相邻顶点间的夹角，用表示轮廓的平滑度，并将光滑度的临界值定为160，即当<160时，认为此处轮廓光滑度不够，平滑力需继续对顶点推动；当≥160时，则认为此处轮廓线足够光滑，无需进行处理。图2-3轮廓顶点示意图2.3.2轮....

本文编号：3929771