基于相似图谱的脑MR图像海马体自动分割方法研究

项目名称： 基于相似图谱的脑MR图像海马体自动分割方法研究

项目编号： No.61370179

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘宏

作者单位： 华中科技大学

项目金额： 75万元

中文摘要： 脑磁共振（MR）图像中海马体自动精确分割方法的研究是医学图像处理领域的一个热点，对与海马体相关脑部疾病的临床诊断和医学研究具有重要的意义。但目前还没有一种能够满足临床应用和研究需要的高精度自动分割方法。基于多图谱配准的分割方法已被证明对海马体分割具有好的效果，但由于其所使用的图谱往往与被分割图像间存在较大的差异，使得分割的结果不够精确。针对该类问题，本项目提出以待分割目标为中心的加权相似性度量的概念，研究实现该度量的计算方法，并采用该度量来筛选与待分割图像相似的图谱，再用选取的相似图谱进行海马体的分割。由于该方法有效缩小了图谱与被分割图像之间在海马体部位的差距，分割结果会更精确。本项目将采用来自相似图谱的统计信息与表达海马体图像特征的上下文模型相融合的方法，形成一个自动精确分割海马体的新方法。该研究能为医学图像中组织结构的自动分割提供新的解决思路，丰富图像处理领域的理论和方法。

中文关键词： 海马体；标签加权融合；脑MR图谱；上下文模型；概率矩阵

英文摘要： Segmenting hippocampus automatically and accurately from brain magnetic resonance (MR) images is very important for diagnosis of brain diseases in clinic practice and medical researches. However, there is no automatical and accurate segmentation method wh

英文关键词： Hippocampus；Weighted Label Fusion；MR Atlas of Human Brain；Context Model；Probability Matrix