磁共振图像中偏差场的校正

摘要

磁共振成像是无损的三维层析成像的人体检测方法，经常用于检测软组织如大脑中的肿瘤、损伤和其他异常情况。由于磁共振成像设备不完善及其对象自身的特异性，磁共振图像总是不可避免的存在一定程度和范围的亮度不均匀，也就是所谓的偏差场。偏差场是光滑、缓慢变化的乘性场。随着磁共振成像应用领域的扩展和深入，对磁共振图像进行分割、配准和定量测量的要求也越来越普遍。图像的亮度信息是图像后处理主要的依据，而偏差场使图像的局部统计特性发生变化，不同生理组织的亮度交叠分布，它是图像后处理的主要障碍，严重影响了磁共振图像自动处理的精确性，所以校正偏差场是磁共振图像后处理必不可少的一步。在这篇论文中，我们提出了改进的同态滤波方法来校正颅脑磁共振图像中的偏差场。因为在大脑的病理学研究中整个大脑是所要研究的感兴趣区域；而且非脑组织会干扰图像后处理，所以我们在校正之前必须提取脑组织。 我们在手工描绘的感兴趣区域的基础上用散布滤波结合Otsu阈值分割的方法提取脑组织图像。非线性各向异性散布滤波器可以平滑图像中的细小结构，使区域中像素的亮度更加均匀，同时保持了面积较大区域的边界。手工选择感兴趣区域后，非脑组织只是一些细小的结构。经过散布滤波，这些非脑组织被除去了，而且图像的亮度分布变成典型的双峰形状，分别代表背景和组织。由于Otsu阈值法能根据图像的亮度分布自动选择谷底处的亮度作为阈值分割图像，所以基于散布滤波的Otsu阈值分割能够得到令人满意的组织图像。 用同态滤波器处理图像后，图像出现边缘伪迹和低频信息丢失的现象，这是滤波方法固有的缺陷，仅凭滤波器的改进很难克服。对于组织和背景之间的伪迹，我们结合归一化卷积的方法消除；对于组织之间的伪迹，我们基于偏差场的特性提出了用双三次B样条平滑偏差场的方法。对偏差场的平滑不仅消除了组织间的伪迹，同时这也是用偏差场中的高频信息补偿校正图像(偏差场中的高频信息是相对的，对于原图这是低频信息，因为同态滤波中我们用的是高斯低通滤波器)。从原图中除去平滑后的偏差场，就得到了最后的校正图像。 这种方法校正磁共振图像中的偏差场的效果令人满意，这在Shepp-logan人头模型图像和颅脑磁共振仿真图像上都得到了证实。这个方法可重复性好，计算量不大，运算速度很快，可以用于实时处理，稍做修改就可应用于其它类型的磁共振图像。

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第一章 磁共振成像及其图像

§1.1引言

1.1.1提取脑组织和校正亮度偏差技术的背景和动机

§1.2磁共振成像

1.2.1磁共振成像的发展和现状

1.2.2基本原理

1.2.3成像装置

§1.3磁共振图像数据的性质

1.3.1背景噪声特性

1.3.2脑组织特征

1.3.3亮度偏差

第二章 偏差场校正方法的回顾

§2.1颅内边界检测

2.1.1自动阈值法

2.1.2区域生长和边界检测

2.1.3概率分割

2.1.4.活动轮廓模型

§2.2偏差场校正

2.2.1解析法

2.2.2改进采集方案的方法

2.2.3基于数据的后处理法

§2.3总结

第三章散布滤波和阈值分割

§3.1非线性各向异性散布滤波器

§3.2离散化实现

3.2.1 1D滤波器

3.2.2 2D滤波

3.2.3 3D滤波

§3.3稳定性分析

§3.4 Otsu分割算法

第四章同态滤波

§4.1谱域中的同态滤波

§4.2空间域中的同态滤波

§4.3低通同态滤波

第五章 B样条平滑

§5.1 B样条函数

5.1.1定义

5.1.2 B样条函数的性质

§5.2张量积样条函数

5.2.1 二元样条函数定义

5.2.2双三次B样条

§5.3图像平滑

5.3.1 B样条模板平滑

5.3.2 B样条优化平滑

第六章试验和讨论

§6.1校正策略

§6.2实现

§6.3试验

§6.4小结

第七章总结与展望

§7.1回顾及总结

§7.2课题展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表和完成的学术论文