基于统计多图谱配准优化的磁共振图像脑子结构自动分割方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理
，特别涉及对三维磁共振脑图像进行自动分割的方法。
技术介绍
在医学影像的基础和临床研究中，对磁共振脑图像进行分割具有重要的意义。可靠、精确的对脑进行分割被广泛的应用于许多医学影像的应用中，如手术计划制定、疾病病程研究、老年人或年轻人的大脑发展等。脑分割包括对脑组织和脑结构进行分割。在传统研究中，由经过训练的专家对脑磁共振图像手工标定所得到的分割结果是图像分割的金标准。然而这种方法非常耗时，特别是随着数据集的不断増大，此方法变得越来越不可行。另夕卜，手工标定也容易引入个体内和个体间的分割偏差。因此，开发全自动的脑分割算法变得十分必要。尽管为了开发高效、准确的自动分割算法，研究人员付出了不懈的努力，但是由于图像本身的质量以及脑组织和结构在磁共振图像中特有属性的影响，开发精确的，可靠的，全自动的脑分割算法仍然面临着不小的挑战。近年来，基于图谱的分割方法由于其优越的性能引起许多研究人员的关注。基于图谱的分割方法的基本思想是利用图像配准的方法把一副经过手工分割的图像(图谱)配准到待分割图像上，然后把经过配准的图像的手工分割结果做为待分割图像的分割結果。此方法的优点是待分割目标的形状信息可以被隐式的包含在配准的过程中。为了弥补基于单个图谱分割方法容易受偶然的配准错误影响的问题，研究人员最近开发了基于多图谱的分割方法，此方法需要提供多个图谱，然后把每个图谱分别配准到待分割图像空间中，最后利用标签融合的办法把多个经过配准的图谱的分割结果进行融合从而获得分割。在已有エ作中，许多研究关注于提出新的标签融合方法，而所用的配准方法则是传统的基于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.ー种基于统计多图谱配准优化的磁共振图像脑子结构自动分割方法，包括步骤 利用手动图像分割方法获取多个图谱； 将多个图谱逐个配准到待分割图像； 对待分割图像进行初始分割； 对初始分割图像进行迭代优化处理； 利用多通道图像配准计算每个图谱与待分割图像之间的配准场， 利用配准场把图谱的图像和分割结果配准到待分割图像空间； 计算最終的分割結果。2.按权利要求I所述的方法，其特征在于所述迭代优化处理包括 限制最大的迭代次数。3.按权利要求I所述的方法，其特征在于所述迭代优化处理包括 分析迭代过程中前后...
【专利技术属性】
技术研发人员：范勇，郝永富，蒋田仔，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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0来自[安徽省合肥市长城宽带] 2014年12月10日 16:26脑英brain拉encephalon是中枢神经系统的主要部分位于颅腔内低等脊椎动物的脑较简单人和哺乳动物的脑特别发达可分为大脑小脑和脑干三部分脑包括端脑间脑中脑脑桥和延髓分布着很多由神经细胞集中而成的神经核或*神经中枢并有大量上下行的神经纤维束通过连接大脑小脑和脊髓在形态上和机能上把中枢神经各部分联系为一个整体脑各部内的腔隙称脑室充满脑脊液