MRI脊柱图像椎间盘分割及定位算法研究

磁共振(MRI)脊柱图像在各种脊柱疾病的诊断中发挥着重要的作用,例如:椎间盘突出、脊柱侧凸、骨质疏松等。计算机辅助处理磁共振脊柱图像使得诊断更加准确、细致、省时、省力。因此,磁共振脊柱图像处理是一项非常具有临床意义的研究工作。 1.采用形态学与传统预处理相结合的方法对图像进行处理,增强MRI脊柱图像的对比度,去除干扰区域,凸显目标区域椎间盘的位置; 2.提出了一种用于MRI脊柱图像的基于先验形状信息的控制分水岭分割算法。该算法具有非监督、全自动、轮廓闭合性强等优点。基于先验形状信息的内部标记符提取算法,控制了分水岭分割算法中局部极小值区域个数,很好的解决了分水岭算法中存在的严重过分割问题。对各种脊柱病变图像都能一次准确地分割出所有的椎间盘,实验证明本文提出椎间盘分割算法具有很强的鲁棒性。 3.提出了一种基于统计信息的椎间盘定位算法。基本思想是在所得到的分割区域内,计算区域重心,缩减椎间盘的搜索区域,根据统计信息设定准则集合,找到真正的椎间盘,并标注其医学名称。 本文使用美国辛辛那提大学医学院提供的核磁共振脊柱图像数据库进行实验。共有100个病人作为测试图像,能够一次全部分割出椎间盘的准确率可达到86%。本文改进的控制标记符分水岭分割算法不仅对脊柱无大病变的图像有很好的分割结果,而且对脊柱侧凸,手术后椎间盘变形、移位等图像仍有很好的分割结果。