基于超像素的多模态MRI脑胶质瘤分割

为了提高脑胶质瘤分割的精度和鲁棒性,提出了一种基于超像素的多模态MRI脑胶质瘤分割算法。首先,通过使用带加权距离的局部k-均值聚类算法,把多模态MRI过分割成一系列均匀、紧凑、并精确吻合图像边界的超像素(superpixel)。然后应用基于序贯概率比假设检验的动态区域合并算法对产生的超像素逐步合并,形成几十个具有统计意义的区域。最后对这些区域进行后处理以得到GBM各个组织的分割结果。应用该算法对15个GBM病人的多模态MRI数据进行了分割实验,结果表明,相对于基于FCM算法和归一化割(Ncut)算法,文中提出的分割算法更加精确。

4D CT图像的肺部呼吸运动估计

四维计算机断层扫描(Four-dimensional computed tomography,4D CT)通过对病人多个呼吸周期进行连续扫描,可以提供肺部全方位的动态信息,对肺部肿瘤的诊断、跟踪和放疗具有重要的作用。本文提出了一种基于B样条形变模型的四维图像配准算法对病人肺部的呼吸运动进行估计。为了充分利用4D CT的时间连贯性信息,保证4D CT配准的稳定性,定义了一个新的图像相似性测度函数,并采用迭代的方法对变形场进行优化求解。实验中,通过和成对三维B样条配准算法进行对比来验证本文算法性能。实验证明:所提的4D CT形变配准算法更加精确和稳定,配准精度可以达到1.22±0.74mm。最后作为应用,对7位病人吸气末相位到呼气末相位的呼吸运动进行估计,并给出了统计结果。