面向三维重建的颅内面听神经MR图像的分割算法研究

【摘要】面肌痉挛,是一种中老年脑部神经类疾病,病发期间伴随着面部肌肉的抽搐和疼痛,尤其在日常谈话和微笑时越发明显,因此该病会严重影响患者的日常生活。目前该病的治疗方案是由医生通过分析MR序列影像得出责任血管和面听神经之间的位置关系,然后在术中用微血管减压术(micro-vasculardecompression,MVD)对病灶区域进行临床处理。由于在分析病因的阶段,主要是依靠医生的主观意识进行分析与标注,导致病因的分析缺少直观的病因模型。本课题就是在这样的背景下,提出了面神经脑干面毗邻血管的三维可视化研究,而本文主要是对面听神经区域的分割研究。通过分析课题合作单位所提供的MR序列图像的特征,本文将面听神经区域的分割分为四个步骤进行处理：(1)图像插值。由于面听神经在脑中呈现为细线形状的组织,而MR序列图像是以0.5mm进行扫描的,所以会导致面听神经的MR成像的张数较少,缺少三维空间信息,不利于后续的三维重建,所以先对MR序列图像进行切片间的插值处理,重建缺少的三维空间信息。(2)图像增强。由于所提供的MR序列图像的分辨率较低,并带有成像设备的成像噪声,所以导致细小的面听神经区域难以分辨,所以需要通过图像增强处理,提高面听神经区域与周边组织的对比度,从而提高分割的准确度。(3)种子点迭代区域生长。由于是对MR序列图像进行分割,若分别对每一张进行独立分割,必然会造成算法的低效和算法的盲目。利用面听神经在三维空间上具有连续相关性,提出了种子点迭代的想法,并结合传统的区域生长算法,有效对其进行分割。(4)图像后处理。经过上述步骤所得出的分割结果只是初步的分割结果,必须对其进行图像后处理,去除干扰与噪声。本文结合了面听神经的三维空间信息提出了利用三维区域生长算法作为后处理算法。通过实验证明,本文针对面听神经在MR序列图像所具有特性,提出的这套分割算法是有效的,能够准确的分割面听神经区域,并且比传统的基于MR序列图像中每张图片进行独立的分割更加简洁和快速,为后续的三维模型的重建建立了基础。本文创新之处：(1)利用MR序列图像的连续相关性,将面听神经区域的分割和重建操作合并在一起同时进行,以分割提供重建的方向,以重建提供分割终止的条件。该算法更能有效的判断分割终止条件,能更好避免过分割。(2)利用三维的空间信息对初步分割的结果进行后处理,使得图像后处理算法能在三维空间上进行噪声的约束,更有效的去除由于初步分割所得出的干扰。
【作者】梁艺洪；
【导师】黄英；
【作者基本信息】广东工业大学，控制工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】MR序列图像；面听神经区域；种子点迭代区域生长；三维区域生长；

【参考文献】
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