放射治疗计划系统中感兴趣区域的分割与可视化

论文题目: 放射治疗计划系统中感兴趣区域的分割与可视化

论文类型: 硕士论文

论文专业: 生物医学工程

作者: 周健

导师: 罗立民

关键词: 放射治疗,治疗计划系统,感兴趣区域,分割,可视化,分水岭算法,神经网络

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文重点研究了放疗感兴趣区域的分割和可视化。为了减轻医生手动勾画感兴趣区域的繁重劳动,提出了半自动和自动分割两种解决方法。半自动方法:手动合并分水岭分割结果中的过分割块,继而标识出感兴趣区域。在分水岭算法的预处理阶段,比较了多种滤波和梯度生成算法,确定用强滤波器滤波,用形态学多尺度梯度算法生成梯度图。接下来,实现了一种快速的基于链码的分水岭算法;改进了传统的基于浸没模型的分水岭算法,在运算时间几乎没有影响的情况下,大大抑制了过分割。针对分割结果中依然存在过分割,比较了3种合并准则,得出使用灰度、面积准则的结论。自动方法: SOM和上下文相关两种神经网络相结合以分割图像,然后使用若干判定准则,标识出腹部感兴趣区域。为了增强效果,介绍了放疗感兴趣区域的可视化。运用轮廓线表面重建方法构建出三维感兴趣区域,帮助医生直观地观察人体内部病灶及组织器官的形态、位置和尺寸。实现了CT模拟技术的两个重要应用:数字重建射线图像和射野方向观视。为了增强BEV的效果,提出了通过图像融合,把放疗感兴趣区域的三维图像融入到DRR中,得到了具有立体效果的BEV图。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题背景

1.1.1 放射治疗计划系统

1.1.2 放疗感兴趣区域的分割与可视化

1.2 图像分割和可视化的发展现状

1.2.1 图像分割

1.2.2 可视化

1.3 论文内容及章 节安排

参考文献

第二章 放疗感兴趣区域的半自动分割

2.1 引言

2.2 分水岭分割基本原理

2.3 分水岭分割预处理

2.3.1 形态学滤波器滤波

2.3.1.1 形态学滤波器

2.3.1.2 多尺度形态学滤波器

2.3.1.3 滤波结果及分析

2.3.2 形态学多尺度梯度算法

2.3.2.1 多尺度梯度算法

2.3.2.2 梯度图生成及分析

2.4 分水岭算法

2.4.1 VS 分水岭算法及改进

2.4.1.1 VS 分水岭算法

2.4.1.2 算法改进

2.4.1.3 改进结果及分析

2.4.2 基于链码的BM 分水岭算法

2.4.3 改进BM 算法与VS 算法的比较

2.5 基于评价函数的区域合并

2.5.1 区域合并评价函数的构建

2.5.2 几种评价函数的效果比较

2.6 手动提取感兴趣区域

2.7 本章 小结

参考文献

第三章 腹部放疗感兴趣区域的自动分割

3.1 引言

3.2 基于图像上下文相关神经网络的图像分割

3.3 自组织映射（SOM）神经网络

3.3.1 SOM 神经网络原理

3.3.2 基于SOM 神经网络的图像模糊聚类

3.4 基于判定准则的感兴趣区域自动识别

3.4.1 判定准则定义

3.4.2 相关组织的解剖结构特征

3.4.3 感兴趣区域自动识别过程

3.5 实验结果及讨论

3.6 本章 小节

参考文献

第四章 放疗感兴趣区域可视化

4.1 引言

4.2 放疗感兴趣区域表面重建

4.2.1 轮廓线表面重建的基本原理与难点问题

4.2.2 实验结果

4.3 三维感兴趣区域在CT 模拟中的应用

4.3.1 数字重建射线图像（DRR）的构造

4.3.1.1 构造原理

4.3.1.2 算法改进

4.3.1.3 实验结果

4.3.2 射野方向观视（BEV）的构造

4.4 本章 小结

参考文献

第五章 总结与展望

致谢

发布时间: 2007-06-11

参考文献

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