多模态核磁共振图像的脑损伤区域分割系统实现.doc
约30页DOC格式手机打开展开
多模态核磁共振图像的脑损伤区域分割系统实现,1.35万字30页 原创作品,已通过查重系统摘要核磁共振成像(magnetic resonance imaging mri)也称磁共振成像,是利用核磁共振原理,通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波,据此可以绘制成物体内部的结构图像。该技术因其图像对比度高、非介入性、非损伤性以及...
内容介绍
此文档由会员 马甲线女神 发布
多模态核磁共振图像的脑损伤区域分割系统实现
1.35万字 30页 原创作品,已通过查重系统
摘要
核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging MRI)也称磁共振成像,是利用核磁共振原理,通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波,据此可以绘制成物体内部的结构图像。该技术因其图像对比度高、非介入性、非损伤性以及很少受目标运动影响等特点,已经受到医学影像医生以及研究人员的广泛关注,是临床研究和病理分析的重要技术手段,而脑MR图像的分割算法的研究对于临床医学的发展有着很重要的意义。随着医学上成像技术的发展,只是依靠人工去分析大量的成像结果已经不能满足实际需求,而且借助专家的手工和交互式分割费时、昂贵和受到主观因素的影响,因此引入计算机辅助分析成为必须。
多模态MR图像,即T1,T2,FLAIR这多种模态MR图像,反映了脑组织的横向和纵向弛豫,体现了脑组织的影像特点,便于观察诊断。T1加权成像,突出组织的纵向弛豫差别;T2加权成像,突出组织的横向弛豫差别;FLAIR包含两种技术:抑制脑脊液信号的翻转恢复序列和产生重T2加权的长TE时间。本文从这里出发,利用FCM算法对多模态MR图像进行分割,再将分割得到的图像的信息融合起来,最终分割出白质、灰质、脑脊液和病灶。本文为了方便用户与计算机进行信息交流,即利用MATLAB中图形用户界面(GUI)平台,分割结果2D可视化。
关键词:脑核磁共振图像, 图像分割, FCM聚类算法, GUI开发
1.35万字 30页 原创作品,已通过查重系统
摘要
核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging MRI)也称磁共振成像,是利用核磁共振原理,通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波,据此可以绘制成物体内部的结构图像。该技术因其图像对比度高、非介入性、非损伤性以及很少受目标运动影响等特点,已经受到医学影像医生以及研究人员的广泛关注,是临床研究和病理分析的重要技术手段,而脑MR图像的分割算法的研究对于临床医学的发展有着很重要的意义。随着医学上成像技术的发展,只是依靠人工去分析大量的成像结果已经不能满足实际需求,而且借助专家的手工和交互式分割费时、昂贵和受到主观因素的影响,因此引入计算机辅助分析成为必须。
多模态MR图像,即T1,T2,FLAIR这多种模态MR图像,反映了脑组织的横向和纵向弛豫,体现了脑组织的影像特点,便于观察诊断。T1加权成像,突出组织的纵向弛豫差别;T2加权成像,突出组织的横向弛豫差别;FLAIR包含两种技术:抑制脑脊液信号的翻转恢复序列和产生重T2加权的长TE时间。本文从这里出发,利用FCM算法对多模态MR图像进行分割,再将分割得到的图像的信息融合起来,最终分割出白质、灰质、脑脊液和病灶。本文为了方便用户与计算机进行信息交流,即利用MATLAB中图形用户界面(GUI)平台,分割结果2D可视化。
关键词:脑核磁共振图像, 图像分割, FCM聚类算法, GUI开发