基于厚度特征模糊C均值算法的膀胱肿瘤疑似区域三维分割方法研究

目的:使用模糊C均值算法对膀胱壁厚度特征进行聚类,有效地分割出三维膀胱肿瘤疑似区域。方法:获取膀胱MRI数据,应用Level Set分割算法对膀胱内、外壁进行分割,然后计算膀胱壁的三维厚度,通过对膀胱壁厚度聚类得到三维肿瘤疑似区域。结果:由该方法分割得到的疑似区域比较准确,与临床放射医师勾画的肿瘤区域有90%以上的重叠率。结论:该方法可有效地分割出三维膀胱肿瘤疑似区域,具有一定的有效性,但尚需要采集更多的数据来进行验证。     

基于条件生成对抗网络的三维肝脏及肿瘤区域自动分割

肝脏计算机断层扫描成像(CT)的三维(3D)肝脏和肿瘤分割对于辅助医生的诊断及预后具有非常重要的临床价值。为了准确快速地分割肝脏及肿瘤区域,本文提出了一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的肿瘤3D条件生成对抗分割网络(T3scGAN),同时采用了一个由粗到细的3D自动分割框架对肝脏及肿瘤区域实施精准分割。本文采用2017年肝脏和肿瘤分割挑战赛(LiTS)公开数据集中的130个病例进行训练、验证和测试T3scGAN模型。最终3D肝脏区域分割的验证集和测试集的平均戴斯(Dice)系数分别为0.963和0.961,而3D肿瘤区域分割的验证集和测试集的平均Dice系数分别为0.819和0.796。实验结果表明,提出的T3scGAN模型能够有效地分割3D肝脏及其肿瘤区域,因此能够更好地辅助医生进行肝脏肿瘤的精准诊断和治疗。     

live wire算法中局部代价计算的加速改进

目的加快livewire算法中局部代价权值的计算速度,提升算法的运行效率。方法提出利用计算相关性同步计算相邻节点的梯度方向权值代价分量^,以及只计算最短路径搜索中已排序节点相对于邻域节点的权值代价两种方法改进局部代价算法。结果改进算法对于不同图像空间分辨率的情况,代价权值的计算量,livewire算法的运行时间以及交互分割时间上,相比较其他两种算法都有一定程度的减少。结论改进代价计算方式的livewire算法,能够正确分割目标图像,在高图像分辨率的情况下明显提高了交互分割速度。     

基于单水平集函数的细胞分割算法

目的：由于细胞图像十分复杂,传统的基于像素或者边界的图像分割方法难以精确的实现细胞分割。因此,需要设计一种可以实现细胞图像精确分割的方法。方法：结合大津分割算法和主动轮廓模型的优点,设计出一种基于单水平集函数的细胞分割算法,首先对细胞图像大津分割,其结果作为水平集函数的初始值,然后使用迭代法对水平集函数演化。采用MATLAB对显微镜下获取的细胞图像进行试验,将本文改进后的算法与常规的算法进行了对比。结果：与传统的水平集分割算法相比,本文方法对细胞图像分割结果更加准确,迭代次数减少一半左右,因此分割时间也减少了一半左右。结论：结合细胞图像的结构特点,利用大津分割结果作为主动轮廓模型的初始值,可有效解决主动轮廓模型因为初始值设置不当导致的分割缺陷问题,水平集函数能够跟踪拓扑结构变化,具有计算精度高、算法稳定、优化边界清晰光滑等优点,在本文中得到了充分的应用。因此本文所提出的算法能够高效地实现细胞图像的分割。     

基于Metropolis—SA算法的脑部磁共振血管造影图像分割

目的利用三维Markov随机场（MRF）模型分割脑部磁共振血管造影（MRA）。方法MRF的似然概率采用了瑞利分布和高斯混合分布函数,并利用最大期望（EM）算法精确估计出混合参数;先验概率采用Ising—MRF模型,并利用误差试探法估计出正则化参数。为避免利用迭代条件模式（ICM）进行图像分割时常陷入局部最优解,实验提出了基于Metropolis采样算法的模拟退火（SA）技术。结果实现了三维MRF的全局最优解,分割模型可分辨3个体素的细小血管。临床数据采用南方医院影像中心提供的患者TOF-MRA数据（1.5TGE MRI scanner）,空间分辨率0．43mm×0．43mm×0．50mm：原始数据的像素空间大小为512×512×128;实际采用的空间大小和分辨率分别为256×256×64和0．80mm×0．80mm×1．20mm。实验对每一套临床数据采用SA、ICM、MSA算法分别进行分割比较,分割结果存在有限差异,采用15步迭代计算的时间消耗分别为1029S、463S、560S。结论实验通过三维仿真数据分割结果表明,Metropolis—SA迭代求解算法能够实现更低的全局误差．并且实际脑部MRA数据的分割与最大密度投影相比较．反映出较好效果．     

一种脑结构自动化测量方法应用于阿尔茨海默病诊断的初步探讨

目的 初步探讨一种脑结构自动化测量方法 用于脑区体积测量和阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)脑结构变化检测,进而评估脑结构自动化测量的可靠性和应用于AD诊断的临床价值.材料与方法 为研究脑结构自动化测量方法 的可靠性,收集的204例正常人的脑部结构MRI影像数据,分别利用脑结构自动化分析和有经验的医生人工勾画测量两种方法 ,对左、右侧海马,左、右侧脑室,左、右侧尾状核,左、右侧壳核,左、右侧丘脑共10个脑区的体积进行测量并进行比较.为评估脑结构自动化测量方法 应用于AD诊断的临床价值,研究纳入34例AD患者,并依据年龄和性别匹配一组正常人群作为对照组(n=34),采用自动化分析方法 测量全脑47个主要脑区(包括额叶、颞叶、顶叶、枕叶、岛叶、扣带回及其他)的体积,比较两组人群脑区体积的差异.结果 皮尔逊相关性(Pearson's correlation)分析结果 显示,两种测量方法 对选取的10个脑区的体积测量均具有很好的相关性(判定系数r2>0.9).Bland-Altman一致性分析表明,所有脑区测量差异的均值位于0点附近,变异系数均小于5％.两种方法 对脑区的分割差异相对比率的中位数分别为2.94％、3.08％、3.42％、2.90％、2.72％、3.20％、2.91％、2.84％、3.24％、3.39％.在对AD人群47个主要脑区体积的自动化测量中,发现AD组中的脑室结构(侧脑室、第三脑室、第四脑室)绝对体积相比较于对照组显著增加(P<0.05);32个其他脑区的绝对体积相比较于对照组显著降低(P<0.05).此外,AD组中11个脑区的绝对体积和相对体积相比较于对照组都存在显著减少,分别包括内侧前额叶(P=0.0009)、颞中回(P=0.0003)、颞下回(P=0.0012)、颞极(P=0.0093)、角回(P=0.0030)、楔前叶(P=0.0052)、后扣带回(P=0.0157)、杏仁核(P<0.0001)、海马体(P=0.0016)、基底区域(P=0.0022)、内嗅区(P=0.0003).结论 应用脑结构自动化测量技术可准确评估脑部结构体积变化,与有经验的医生人工勾画测量具有良好的一致性,且能够较为准确地检测出与AD相关的脑结构变化,具有应用到AD诊断的潜在价值.     

局部晚期非小细胞肺癌后程加速超分割放射治疗临床分析

目的观察局部晚期非小细胞肺癌后程加速超分割放射治疗（LCAHRT）的毒性和疗效。方法从2000年8月至2002年3月56例经病理诊断或细胞学确诊不能手术Ⅲ期非小细胞肺癌患者随机进入研究，放疗第1阶段大野前后对穿垂直照射原发灶、转移淋巴结、同侧肺门和纵隔淋巴引流区，2．0Gy／次，1融d。总剂量40Gy。第2阶段缩野照射原发灶和转移淋巴结，1．5Gy／次，2次／d，总剂量26～30Gy。结果放疗结束1个月后增强CT评价疗效，56例有效率67．9％，其中完全缓解（cR）3例．部分缓解（PR）35例，稳定（SD）14例，进展（PD）4例。中位生存时间12个月，1、2、3、4年总生存率分别为53．6％、19．6％、5．4％、3．6％。Ⅲa、Ⅲb期中位生存期分别为13、9个月。急性放射反应有放射性食管炎2级20例，3级2例；放射性肺炎2级2例：晚期放射性肺损伤2级5例，3级1例。结论后程超分割放射治疗局部晚期非小细胞肺癌剂量能够得到一定的提高，有很好的近期疗效且副作用可以接受。     

视觉感知到定量分析:呼吸系统疾病医学影像诊断模式的转换

医学影像学是呼吸系统疾病临床诊断、疗效监测和评估的重要手段。医疗数字化、信息化的发展进程将医学影像诊断数据的内涵提升到人类视觉感知及逻辑加工能力无法企及的高度[1],同时这也对肺部医学影像的计算机辅助分析和检测提出新的挑战和机遇。计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)被誉为医学影像诊断医师的"第二双眼",它通过图像分割、特征量化等先进工程学技术,固化医学影像诊断流     

额颞枕顶超大骨瓣减压术对幕上恶性脑梗塞的临床疗效研究

目的：评估额颞枕顶超大骨瓣减压术对幕上恶性脑梗塞（ supra－tentorial malignant in－farcts,STMBI）的临床疗效。方法：采用前瞻性研究的方法,将临床和放射学诊断为STMBI的患者分为手术组和对照组,比较两组的术后死亡率;随访1年后比较两组患者的格拉斯哥预后评分（ GOS）、Bar－thal指数。结果：本次研究共纳入共26例研究对象,其中手术组13例,对照组13例。术前两组年龄、GCS比较差异无统计学意义。随访1年结果显示,手术组和对照组1年生存率分别为为84．6％和69．2％（p＞0．05）。格拉斯哥预后评分（GOS）、Barthal 指数在手术组更好（p＜0．05）。结论：STMBI 患者早期行额颞枕顶超大骨瓣减压术与保守治疗相比,不仅降低了死亡率,还改善了预后。     

基于战略坐标和共现网络的肝脏分割研究可视化分析

目的：使用知识图谱的方法分析医学影像领域肝脏分割研究的知识基础、研究热点。方法：以 Web of Science 核心数据集为来源,将“肝脏”“医学影像”“CT”“MRI”“PET”“超声”等作为主题词,“分割”作为题目关键词进行检索,使用Bicomb 2.0对引文、关键词等数据进行清洗和频次统计,使用gCLUTO 1.0构建高频引文、高频关键词双聚类图,使用Excel构建高频引文、高频关键词战略坐标图,使用Ucinet 6构建高频引文、高频关键词共现网络图。结果：共检索到825篇文献,自2007年开始载文量逐年快速增长。高频引文双聚类分析发现5类基础知识,高频关键词双聚类分析发现6个研究热点。结论：肝脏自动分割仍处于初始阶段,虽然形成了一些主题和分割方法,并不断引入新的分割方法,但这些算法各有优势及局限,需要根据具体情况选择、设计和组合形成合适的分割算法。