基于圖譜配準的肝臟CT三維自動分割研究及GPU加速平臺實現(xiàn).pdf

1、全球每年有超過100萬肝癌患者死亡病例，肝臟外科手術(shù)治療一直是肝癌治愈的首選方案。在肝臟切除或移植手術(shù)中，肝臟的大小、腫瘤的方位等數(shù)字化參數(shù)，都能給醫(yī)生提供很好的可行性評估。為獲得這些參數(shù)，首要步驟就是進行肝臟分割。傳統(tǒng)的手動分割和半自動分割都需要影像科專家花費大量時間，迫切需求一種自動分割肝臟算法。而肝臟自動分割程序面臨很多挑戰(zhàn)：1.肝臟外形復雜多變；2.臨近組織的灰度值與肝臟非常接近；3.肝臟存在腫瘤和病變，加大了分割程序?qū)崿F(xiàn)的難度

2、；4.算法時間消耗遠遠超過了醫(yī)生的容忍限度。使得很多傳統(tǒng)分割算法無法完成這一任務(wù)。
　　 為了克服上述難點，本文充分利用了肝臟外形的先驗知識，采用圖譜結(jié)合3D非剛性配準的方法，同時加入肝臟區(qū)域搜索算法，實現(xiàn)了魯棒性較高的肝臟自動分割程序。首先，利用二十套包含肝臟輪廓的訓練圖像創(chuàng)建圖譜。然后，程序自動搜索肝臟區(qū)域。最后，將圖譜與待分割CT圖像依次進行仿射配準和B樣條配準。配準以后的圖譜肝臟輪廓即可表示為目標肝臟分割輪廓，從而計算出