医学影像分割之HIP

  这是我在台湾交换生时所做的一个项目,其中涉及到了医学影像分割。用简单的话描述一下这个项目:在给定的人脑MR影像中,把海马体(HIP)分割出来,以这部分的特征来判断病人是否患有阿滋海默症。医学影像分割最常用的方法就是snake和atlas map,对于感兴趣的器官的分割,通常的做法是利用图谱或医师的帮助把粗略位置找到,然后正规化,利用snake等方法分割目标,snake的初始轮廓由图谱来确定。但是这样做存在一个很大的问题,每个人的器官不可能长的一模一样,有人胖有人瘦,非洲人与亚洲人也会不一样,很难用一个标准图谱去概括评价所有的人。对于特殊身材的人这样做很可能会造成误判断。这个项目另外的一个难点是,HIP没有一个确定的边缘,它是与脑灰质相连接的,医生对于它的位置也只能是粗略的判断。

  为了完成这个项目,我几乎试遍了所有的图像处理方法。频域处理方法首先被排除了,HIP体积太小且形状不规则,反变换回来就什么都没有了。snake和levelset也不是很有效,在一些特殊情况下,它们会收敛到局部最优解而不是全局最优解。sobel,canny,laplace等边缘检测算子就更没戏了。最后,我找到了一套方法,比较成功的把HIP分割了出来:Adaboost定位 + USM预处理强化 + projection过滤杂质 + watershed分割。步骤虽然有点多,但也还算成功。

 

posted @ 2012-07-26 10:45  汉泽的家  阅读(1285)  评论(8编辑  收藏  举报