基于MRT2加权像确定中矢面上AC和PC点的位置

摘要

利用脑图谱标注脑部MR实际扫描数据，结合影像学技术和计算机图像处理技术，融合个体数据与标准数据，能够为医生提供最大限度的脑部信息，帮助医生提高对脑部疾病诊断准确率，并进行治疗规划，是有效的脑疾病治疗途径，同时也是一个挑战性的研究课题。脑图像标注中最重要的是TT（TalairachandTournoux）空间坐标系的建立，而中矢面上前联合（AC）和后联合（PC）连线的中点正是这个坐标系的原点。本文主要对MR数据中矢面的提取以及中矢面上AC和PC点的确定问题进行了研究。
　　本文首先概述了医学图像边缘检测算法，分析了几种图像边缘的特性，介绍了几种经典的边缘提取方法。并通过实际例子分析各个算法的优缺点。然后研究了轮廓提取和轮廓跟踪的一些算法。
　　中矢面将人脑分成左右两个半球，人脑解剖组织在中矢面两侧达到最大的对称度。它的确定对于人脑的分割、配准和病理诊断等非常重要，特别是人脑的Talairach变换。因此，本文提出了基于MR轴向图的中矢面提取算法。通过局部对称系数最小化法提取轴向图上沟线段，然后根据沟线段的角度和位置确定中矢面在图像坐标系中的位置，并重建中矢面。
　　另外本文进行了中矢面上AC和PC点确定算法的研究。首先建立图像的灰度直方图，然后利用中矢面上脑组织的灰度信息，采用重复二值化的方法提取出中矢面上与AC和PC相关联的组织胼胝体、穹窿和脑干的位置。通过脑图谱提供的人脑组织结构的相对位置信息，确定AC和PC的位置。

目录

基于MRT2加权像确定中矢面上AC和PC点的位置

MRT2-BASED LOCALIZATION OF ANTERIOR AND POSTERIOR COMMISSURES ON MIDSAGITTAL PLANE

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 课题的背景和意义

1.2 核磁共振脑成像技术

1.3 国内外的研究现状及分析

1.4 本文的主要研究工作

第2章 边缘检测与轮廓跟踪算法研究

2.1 引言

2.2 边缘检测算法

2.3 轮廓提取与跟踪算法

2.4 本章小结

第3章 中矢面提取算法的研究

3.1 引言

3.2 中矢面提取算法

3.3 本章小结

第4章 AC和PC确定算法研究

4.1 引言

4.2 MR图像分割基本理论

4.3 AC和PC确定算法

4.4 AC和PC确定算法的程序演示

4.5 本章小结

结论

参考文献

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致谢