【摘 要】
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脑出血是一种严重危害人体生命健康的颅脑损伤疾病,在脑血肿的显示上,CT图像要优于其它图像,因此常被用于脑出血的诊断。目前在临床上,医生通过手动勾画CT图像中脑血肿的轮廓来测量得到病人的脑出血量,从而判定病情的严重程度。这种方法不仅操作繁琐,而且非常依赖医生的临床经验,因此可能导致测量结果不客观。为了解决该问题,本文针对脑出血CT图像的特点研究了脑血肿分割算法,并基于分割算法设计完成了脑出血测量的人
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脑出血是一种严重危害人体生命健康的颅脑损伤疾病,在脑血肿的显示上,CT图像要优于其它图像,因此常被用于脑出血的诊断。目前在临床上,医生通过手动勾画CT图像中脑血肿的轮廓来测量得到病人的脑出血量,从而判定病情的严重程度。这种方法不仅操作繁琐,而且非常依赖医生的临床经验,因此可能导致测量结果不客观。为了解决该问题,本文针对脑出血CT图像的特点研究了脑血肿分割算法,并基于分割算法设计完成了脑出血测量的人工交互软件,从而实现脑血肿的精确分割与测量,具体研究内容如下:（1）在直觉模糊核聚类（KIFCM）算法的基础上,将图像的邻域信息作为目标函数的修正项,提出了结合邻域信息的直觉模糊核聚类（SKIFCM）算法,去除了脑出血CT图像中与血肿的灰度值接近的小面积非血肿区域;结合脑血肿的位置信息在聚类过程中引入位置权重因子,提出了基于高斯模型的直觉模糊核聚类（SKIFCM＿G）算法,提高了脑血肿分割的准确度;采用隶属度修正的方法来优化聚类结果,提出了基于隶属度修正的直觉模糊核聚类（SKIFCM＿M）算法,进一步提高了脑血肿的分割精确度。通过将本文提出的算法的分割结果与医生给出的金标准进行对比分析,验证了本文算法的有效性。（2）为了将研究工作进一步与临床实践相结合,本文设计并完成了脑出血测量软件系统。该软件能够实现对脑出血病人CT切片序列的常用图像处理功能,并通过鼠标选点的方式实现了脑血肿的分割及脑出血量的测量,从而为目前临床的脑出血测量提供了一个新选择。
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