项目名称: 脑动静脉畸形磁共振血管造影的计算机辅助分析及临床应用研究

项目编号: No.61471349

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 周寿军

作者单位: 中国科学院深圳先进技术研究院

项目金额: 83万元

中文摘要: 从三维磁共振血管造影(MRA)数据集中自动和精确地分割出AVM结构,对于优化手术计划和降低手术风险至关重要。该领域面临的主要问题是单一MRA成像对AVM复杂结构显示不全、缺少解剖定位信息、存在较低的信噪比和较高的背景噪声;AVM图像分割时,也面临多类目标和非目标之间较近的类间距和较大的类间方差等挑战性问题。对此,我们拟利用各类MRA成像数据所反映的脑血管、血流、皮层沟回等结构形态信息,建立混合优化的统计学模型开展定性和定量分析。本项目已实现了脑动脉的精确分割,后续研究对策是:(1)解决噪声条件下目标与非目标结构的灰度和形状特性相似问题;(2)结合结构成像与血流信息,综合利用各种核提取算法和后处理技术进行复杂AVM的量化描述;(3)建立多类多层次的脑皮层沟回分割模型和三维网格模型,进行解剖结构的精确定位、三维重建、逼真显示。最终为可视化AVM辅助诊疗和临床应用建立有效的研究分析平台。

中文关键词: 磁共振血管造影;医学图像处理;医学图像分割;计算机辅助诊断;医学图像配准

英文摘要: Automatic and accurate segmentation of the AVM internal structure from three dimensional magnetic resonance angiography (MRA) datasets is important to optimize surgical planning and relieve surgical risk. In this field, the main problems consist in imperfect display of AVM structure, absence of anatomical position information, low SNR and high background noise. In addition, the AVM segmentation is also confronted with close class separation distance and great intra-class variance between or among various objects and non-objects.Therefore, we should utilize the morphology structure such as cerebral vessels, blood flow, cortex gyrus and sulus to construct mixture-optimal statistic model for the qualitative and quantitative analysises. The project has realized accurate segmentation of cerebral arteries. The subsequent research measures are: (1) to solve the problem of luminance and shape similarities presented between the objects and non-objects within MRA data; (2) to quantitatively characterize the complicate AVM structures, integrating with structures and blood flows, synthetically utilizing various algorithms w.r.t nucleus extraction and postprocess; (3) to construct multi-class and multi-degree segmentation model and 3D grid model of cerebral cortex for accurate position,3D reconstruction, and living brain display. Finally, we will establish a effective platform for researching and analysing w.r.t. computer-assisted and visualized diagnosis & treat of AVM surgery.

英文关键词: magnetic resonance angiography (MRA);medical image processing;medical image segmentation;computer-assisted diagnosis;medical image registration

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

专知会员服务
27+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
46+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月24日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年6月3日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月23日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月17日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2020年12月7日
图像分割在医学影像中的应用
极市平台
2+阅读 · 2022年2月16日
小图像,大图景:AI彻底改变了显微镜技术
机器之心
0+阅读 · 2021年5月2日
基于深度学习的医学图像半监督分割
CVer
14+阅读 · 2020年9月24日
综述 | 图像配准 Image registration
计算机视觉life
18+阅读 · 2019年9月12日
最全综述 | 医学图像处理
计算机视觉life
57+阅读 · 2019年6月15日
病理图像的全景分割
人工智能前沿讲习班
16+阅读 · 2019年6月1日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
27+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
46+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月24日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年6月3日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月23日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月17日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2020年12月7日
相关资讯
图像分割在医学影像中的应用
极市平台
2+阅读 · 2022年2月16日
小图像,大图景:AI彻底改变了显微镜技术
机器之心
0+阅读 · 2021年5月2日
基于深度学习的医学图像半监督分割
CVer
14+阅读 · 2020年9月24日
综述 | 图像配准 Image registration
计算机视觉life
18+阅读 · 2019年9月12日
最全综述 | 医学图像处理
计算机视觉life
57+阅读 · 2019年6月15日
病理图像的全景分割
人工智能前沿讲习班
16+阅读 · 2019年6月1日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员