基于磁敏感加权成像的快速脑静脉分割与再连接技术

摘要

本课题的研究目的是实现磁敏感加权成像中脑静脉的分割与再连接，获得连续性良好的静脉，并进行三维可视化。研究中使用的材料有目前临床上普遍使用的3T脑部磁敏感加权图像、针对3T图像的仿真数据和实验室条件下获取的7T脑部磁敏感图像。
　　针对课题目标，使用上述原始数据，研究中主要进行的工作和获取的成果主要包括以下几个方面：
　　磁敏感加权图像的合成。3T临床数据和7T实验数据均为幅值图和相位图，在进行静脉提取之前需要合成磁敏感加权图像。该过程使用改进的BER-SWI方法进行，合成的磁敏感加权图像有效增强了静脉的对比度。
　　脑静脉的初步分割。为了保证静脉提取的准确性，首先将静脉特征最明显的区域提取出来，以此作为后续处理的种子点。为实现这一目标，提出基于血管增强滤波的动态阈值方法。在3T临床图像和仿真数据中，该方法都准确地提取出了大部分静脉，获得了优于传统方法的效果。
　　脑静脉的再连接。初步分割获取的静脉存在连续性差的问题，为了增强静脉的连续性，提出基于血管增强滤波的动态阈值定向区域生长方法，进行静脉再连接。在3T临床图像、7T实验图像和仿真数据中，该方法都成功实现了静脉的再连接，获得了连续性良好的静脉，同时避免了传统定向区域生长算法存在的误分割问题。
　　性能提升。原有的SWI合成和预处理程序处理速度十分缓慢，影响方法的测试、应用和进一步研究工作。为了加快处理速度，在简化处理流程、优化算法设计以及采用GPU计算三方面进行改进。改进的程序将SWI合成和预处理的计算时间从2个多小时缩减到6分钟以内，处理速度提高了20余倍。
　　软件平台搭建。在Visual C++环境下，将ITK、VTK、Matlab和CUDA等计算工具集成起来，使其在整个处理流程中发挥各自的优势。由于涉及多种计算工具，开发了一个数据转换模块，简捷高效地实现不同工具之间的数据交换。同时设计了一个简单的用户界面，方便进行测试、实验和进一步应用。

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1绪论

1.1引言

1.2 SWI图像的特点与脑静脉提取

1.3国内外研究概况

1.4论文的主要工作和章节安排

2研究工具与平台构建

2.1 ITK

2.2 VTK与三维显示技术

2.3 Matlab与Visual Studio混合编程

2.4 CUDA

2.5平台构建与界面框架

2.6小结

3磁敏感加权图像的合成与预处理

3.1材料

3.2 SWI合成

3.3脑部区域提取与预处理

3.4程序优化

3.5小结

4脑静脉初步分割

4.1血管增强滤波

4.2基于血管增强滤波的动态阈值法

4.3结果与讨论

4.4小结

5脑静脉再连接

5.1定向区域生长

5.2基于血管增强滤波的定向区域生长

5.3结果与讨论

5.4小结

6总结与展望

6.1工作总结

6.2展望

参考文献

致谢

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