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MR图像脑组织分割算法的研究与实现

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毕业论文范文题目：MR图像脑组织分割算法的研究与实现，论文范文关键词：MR图像脑组织分割算法的研究与实现
MR图像脑组织分割算法的研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：脑部磁共振图像研究一直是当今医学图像领域的一个热点。在对医学图像分析之前最重要的一个步骤就是对图像进行分割,图像分割的结果将直接影响后续的图像分析过程。因此,对于脑部磁共振图像的分割具有极其重要的意义。本论文研究的重点就是脑部磁共振图像的分割问题,具体如下:1.从磁共振成像技术的原理出发,总结了磁共振图像的特点,并对目前常见的脑部MR图像分割技术作了总结。2.介绍了对磁共振图像进行预处理的目的及意义。详细研究了一种（此处忽略..）基于形态学的颅骨剥离算法,该算法对滤波后的图像进行边界检测,得到边界图像,然后通过一系列形态学方法,找出其中最大的连通区域,即脑组织所在的区域,实现颅骨的剥离。通过对算法的编程实现,验证了该算法对于多数图像能取得较好的分割结果,对于单张图片而言,可以通过对算法的参数的调整,取得更为精确结果,但是对于含有眼球、下颚等复杂组织的磁共振图像的分割效果并不理想,对于有脑外伤或者脑组织边缘有病变的磁共振图像也很难取得正确（此处忽略..）的结果。3.详细研究了一种基于表面模型的颅骨剥离算法,介绍了算法的原理,算法利用三角网格模型初始化一个形变模型,该形变模型在“外力”和“内力”的作用下逐渐逼近脑组织的外表面,实现颅骨的剥离。通过对算法的编程实现,验证了该算法的效果。与基于形态学的颅骨剥离算法相比,该算法由于受“内力”的约束,模型表面连续性较好,而且较为平滑,整体效果较好,对脑外伤或者脑组织边缘有病变的磁共振图像能取得较好的效果。但是该算法只能针对（略..）3D图像进行处理,限制了其应用。4.总结了当前常用的灰度不均匀性校正算法。详细研究了一种基于能量函数最小化的灰度校正分割算法,该算法利用基函数来模拟灰度不均匀场,对临床采集到的MR图像进行模拟,得到模拟图像与真实图像之间的能量函数,通过对能量函数的最小化求解模拟图像的各个参数,实现灰度不均匀性校正和正常脑组织的分割。通过实验,该算法能够有效的对图像的灰度不均匀性进行校正,算法对初始值不敏感,算法收敛速度快,图像分割（略..）精度较高,但是无法解决MR图像中部分容积效应的问题。5.为了解决磁共振图像中部分容积效应的问题,在基于能量函数最小化的灰度校正分割算法的基础上,采用了一种基于KNN的灰度校正分割算法。该算法利用K近邻法对模拟图像中的隶属函数进行求解,充分利用了像素的邻域信息,能够很好的消除部分容积效应的影响,同时继承了基于能量函数最小化的灰度校正分割算法的优点:对初始值不敏感,算法收敛速度快,图像分割精度较高。

以上为本篇毕业论文范文MR图像脑组织分割算法的研究与实现的介绍部分。

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