结合解剖特征框架的婴幼儿脑MR图像分割与定量分析方法研究

项目名称： 结合解剖特征框架的婴幼儿脑MR图像分割与定量分析方法研究

项目编号： No.61370152

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 魏颖

作者单位： 东北大学

项目金额： 76万元

中文摘要： 婴幼儿脑部疾病的发生率呈现上升趋势，自动/半自动的图像分割与定量分析，可以有效降低患儿脑病的漏诊和误诊。针对低质量复杂婴幼儿MR脑图像，研究基于自适应变阶次分数阶微分的图像增强方法；面向不同层次婴幼儿脑图像分割问题，研究脑组织、深层脑结构和局部病灶的精确分割方法，在结合脑部医学解剖特征框架下，研究结合局部概率分布的凸泛函MS模型、引入位置关联贝叶斯 MRF模型、结合灰度与形状约束的非刚性配准分割、融入专家知识的图论最大流/最小切等分割新方法；研究分形维和曲面分析的婴幼儿大脑皮层复杂度定量计算，基于形状特征描述、流形学习的婴幼儿脑结构形态定量分析，构建基于有限样本的幼儿群体不同生长阶段脑统计信息。课题将信息处理领域新方法充分应用到医学影像诊断中，为医生诊断婴幼儿脑部疾病提供准确全面的定量信息，对于提高患儿脑病诊断的准确性和科学性、探讨幼儿脑生长发育规律的医学研究都具有一定的科学意义。

中文关键词： 婴幼儿脑图像；分数阶微分图像增强；脑组织与脑结构分割；脑形态分析与计算；

英文摘要： Infant brain disease incidence is being with increasing tendency recent years, automatic/semi-automatic image segmentation and quantitive analysis, can effectively reduce missed-diagnosis and misdiagnosis of infant brain diseases. This research project ai

英文关键词： infant brain image；image enhancement with fractional differential；segmentation of brain tissue and structure；analysis and computation of brain morphology；