针对高级别胶质瘤的基于灰度直方图多模态MRI分割联合黄荧光引导显微手术切除

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目的针对高级别胶质瘤影像边界模糊、复杂而导致的分割不准确问题,提出一种基于灰度直方图(GLH)的高级别胶质瘤分割算法,并探讨此算法联合黄荧光引导下胶质瘤的显微手术切除的临床意义。方法对胶质瘤的T2加权图像和液体衰减反转(FLAIR)图像进行融合,利用灰度直方图特性增强脑胶质瘤区域;以加权距离为特征向量用改进的细胞自动机进行分割,并得到脑胶质瘤各组织分割结果;针对分割结果,进行黄荧光引导下胶质瘤显微手术切除。结果在20组BraTS2015(brain tumor segmentation)数据库数据和10组临床胶质瘤数据上进行分割实验,整个肿瘤区域及核心肿瘤区域的平均分割准确率分别达到90.76%和89.73%,与黄荧光染色程度吻合一致。结论基于灰度直方图(GLH)的高级别胶质瘤分割算法,不仅能更好地分割出对比度明显的胶质瘤区域,还在一定程度上解决了模糊胶质瘤区域分割不准确的问题。该算法在保持不增加算法复杂度的同时,亦提高了算法分割的准确性和鲁棒性,能够更有效提升黄荧光引导下的高级别胶质瘤的切除程度。
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