【摘 要】
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丘脑组织是人体十分重要的感觉中枢,对于运动和神经的调节起着十分重要的作用。一些特定的神经系统疾病会引起丘脑组织的改变,比如帕金森综合症、精神分裂症等。医生可以根据丘脑组织为靶目标进行手术。所以,如何从图像中快速、精准地分割出丘脑区域是目前治疗疾病的关键。由于丘脑组织灰度值与周围组织的灰度值相近,且存在噪声的干扰,导致目前一些丘脑分割方法结果差。所以,针对丘脑分割的准确率较低,耗时较久。本文提出了一
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丘脑组织是人体十分重要的感觉中枢,对于运动和神经的调节起着十分重要的作用。一些特定的神经系统疾病会引起丘脑组织的改变,比如帕金森综合症、精神分裂症等。医生可以根据丘脑组织为靶目标进行手术。所以,如何从图像中快速、精准地分割出丘脑区域是目前治疗疾病的关键。由于丘脑组织灰度值与周围组织的灰度值相近,且存在噪声的干扰,导致目前一些丘脑分割方法结果差。所以,针对丘脑分割的准确率较低,耗时较久。本文提出了一种基于深度学习与灰度模型的丘脑组织分割算法。该算法包括两个步骤:（1）预处理及丘脑粗分割:利用裁剪方法缩小图像的尺寸,再利用平移变换等扩展方法来扩展裁剪后的丘脑数据,之后,利用卷积神经网络模型得到丘脑粗分割结果。（2）灰度模型:通过第一步骤的结果图像,获得水平集模型的初始轮廓,并建立灰度约束项,将约束项加入到局部拟合水平集模型中,然后,通过水平集演化使其逼近丘脑的边界区域,从而获得丘脑区域的精细分割结果。本文将深度学习与灰度模型相结合进行丘脑的分割,通过粗分割结果获取水平集初始轮廓,避免传统水平集对初始轮廓选取的问题。另外,通过粗分割结果获得的灰度约束项可以保证演化曲线在丘脑区域内部演化,提高丘脑的分割精度。本课题设计了丘脑辅助分割系统,可以用于医生诊治特定的神经系统疾病。通过对比多种的水平集方法,实验结果证明,本文利用深度学习结合灰度模型的方法可以有效实现丘脑组织分割,本文构建的方法也可以适用于其他脑组织分割。
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