基于磁共振图像的人眼晶状体解剖轮廓特征提取的方法研究

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由于目前对于人眼调节机制存在两种理论,使得对老视等眼部疾病的解释与治疗相应不同。两种调节理论的争论点之一是人眼晶状体的形态变化。因此在人眼调节时,对晶状体进行解剖形态学分析是有临床意义的。眼部磁共振成像使对晶状体做医学影像分析成为可能。而对于获得的眼部磁共振图像,需要研究人眼晶状体解剖轮廓特征的提取方法。为此,首先使用Perona-Malik各向异性扩散模型对扫描得到的低信噪比的眼部磁共振图像做降噪处理,此算法能针对图像的边缘部分和非边缘部分进行不同性质的数据处理,使在降噪的同时较好地保持图像的边缘。然后使用数学形态学方法将在图像中与晶状体外周相接的虹膜、小带纤维等解剖结构分开,以减少这些解剖结构对于晶状体轮廓的提取结果的影响。在以上图像预处理的基础上,使用改进的Chan-Vese模型算法来进行人眼晶状体的轮廓提取,该方法是一种变分水平集方法,具有更好的全局特性,所需的迭代计算次数较少。经过实验,在图像处理的每一步,选择合适的数值计算形式,设置相关参数,最后将人眼晶状体的轮廓提取出来。所提出的方法在工程上具有可行性。在医学影像学、眼科学的科研工作中,可以起到一定的作用。
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