【摘 要】
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随着现代医学影像技术的发展，核磁共振成像(MRI)成为辅助医生诊断脑部疾病的重要手段，良好的计算机辅助诊断系统能够极大的减轻医生的工作负荷，使疾病诊断更加及时，诊断结果更加精确。相对于成人脑MR图像，婴幼儿脑MR图像在预处理、分割等问题上的难度更大，其主要原因是:婴幼儿脑容量较小，成像分辨率低，脑发育过程中存在灰白质逆转问题和较大的噪声、容积效应使得针对于成人脑图像的算法不能够应用于婴幼儿脑图像上
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随着现代医学影像技术的发展，核磁共振成像(MRI)成为辅助医生诊断脑部疾病的重要手段，良好的计算机辅助诊断系统能够极大的减轻医生的工作负荷，使疾病诊断更加及时，诊断结果更加精确。相对于成人脑MR图像，婴幼儿脑MR图像在预处理、分割等问题上的难度更大，其主要原因是:婴幼儿脑容量较小，成像分辨率低，脑发育过程中存在灰白质逆转问题和较大的噪声、容积效应使得针对于成人脑图像的算法不能够应用于婴幼儿脑图像上。目前，仍然没有完美的算法对婴幼儿脑图像做出高精度的组织分割或病灶区域分割。因此，本文针对婴幼儿脑图像的特点，分别面向健康的婴幼儿个体和有白质病变的婴幼儿个体，深入研究三维脑组织的自动分割方法。
本文的主要工作及研究成果有:
(1)在非局部块加权方法的基础上，研究使用稀疏表示思想取代原有的标签融合策略，并在灰度特征基础上加入由灰度共生矩阵计算出的纹理特征，为稀疏表示提供更多可参考的信息，改进后的方法不再依赖图像块之间的相似性，减少了灰度变化的影响，并且避免了原方法存在的信息冗余问题。
(2)研究并实现了基于字典学习的多图谱融合算法，提出了基于Fisher准则的字典学习脑MR图像分割算法。首先介绍了字典学习的基本模型和两种主要的改进方向，针对分类问题，构造了判别性学习字典，利用Fisher准则计算稀疏系数的类内散度和类间散度，增加系数的判别性，针对脑MR图像的特点，为每个像素学习一个字典，进行整个脑图像的分割。
(3)研究并实现了一种基于多模态信息的同时分割白质病变与脑组织的自动分割算法。在已有研究的基础上，将病变分割阶段与组织分割阶段糅合在一起，分成三个步骤，互相利用对方的分割结果;在鲁棒性模糊C均值聚类算法的基础上加入概率图谱信息，用于分割脑组织;加入了其他模态信息的辅助，为白质病变的检测提供更多参考信息，达到准确提取白质病变区域同时不影响脑组织精确分割的效果。
(4)对所研究的算法进行了实验验证，同时和其他的算法进行了对比，实验结果表明，算法具有较好的稳定性和精度。
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