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基于高斯混合模型低对比度SPECT图像分割算法的研究

2021-12-19张战胜李文亮

中国医学工程 2021年11期
关键词:后处理区域研究

张战胜,李文亮

(郑州大学附属肿瘤医院 核医学科,河南 郑州 450000)

单光子发射型计算机断层成像(single photon emission computed tomography,SPECT)是临床常用的核医学检查方法,已成为诊断恶性肿瘤骨转移的重要手段,SPECT 骨显像不同于X 线、CT 或MRI 等显像方式,它不仅呈现人体骨骼结构、代谢及骨细胞情况,还可更早地发现成骨骨骼病变,且价格相对低廉,价值/效益比高[1]。

患者进行全身骨显像检查时,设备探测器采集患者身上的射线并转换为计数量,反映在图像亮度上,计数量大的区域亮度越高,图像灰度值越大。正常全身骨骼图像对称均匀清晰,而肿瘤骨转移或骨质破坏部位则会呈现放射性浓聚,图像上表现为团点状亮点。放射性分布与患者骨质情况有关,相似浓聚亮点在一幅图上是病变区域,在另一幅图像中有可能是正常区域如图1 所示。目前全身骨骼显像诊断主要依靠医生个人经验,受主观因素影响较大,且容易出现误诊、漏诊情况[2]。因此开展骨显像计算机辅助诊断系统(computer aided diagnosis,CAD)的研究具有较大的临床价值,本研究采用图像分割算法提取全身骨图像上的感兴趣区域(region of interest,ROI),提高图像亮度、对比度、可读性和图像处理的自动化程度,以便于临床客观地定性、定量分析病灶。

图1 原始骨骼图像

图像分割是利用图像特征集合分解成各具特性区域并提取出ROI 的过程,ROI 优劣及准确度将直接影响医生判断及后续计量或运用[3]。目前图像分割方法主要有阈值法、区域提取法、聚类法和边缘检测法等。……

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