腹部医学图像分割中可计算变分建模及在肝癌术前评估中的应用

项目名称： 腹部医学图像分割中可计算变分建模及在肝癌术前评估中的应用

项目编号： No.11401231

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 彭佳林

作者单位： 华侨大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 多期增强腹部CT和MR图像中肝脏、肿瘤及血管的分割是当前图像处理中一个具有挑战性的问题。当前的分割方法主要是单模态、单种类图像中的单个器官/组织分割，分割效果往往不佳而且缺乏医学解剖意义。基于变分能量的分割方法在处理内容复杂的医学图像存在理论瓶颈，主要局限于分片光滑等简单图像函数类的分割。本项目以肝癌手术评估规划中的关键问题为应用背景，开展腹部医学图像中基于解剖机理和复杂数据特性的可计算变分建模和快速计算方法的研究。围绕带有复杂背景的腹部图像分割的变分建模方法、多期与多模态腹部图像联合分割方法以及带有复杂约束的变分分割模型的快速优化方法设计三个关键科学问题，突破复杂腹部图像类的建模假设建立、局部几何约束及解剖结构约束模型建立、多期与多模态腹部图像的联合分割、带有复杂约束的变分模型的快速算法设计等关键技术，建立肝脏组织分割的新思路和新方法，并搭建面向快速临床应用的综合验证评价体系。

中文关键词： 医学图像分割；变分能量模型；深度学习；凸优化算法；多模态数据融合

英文摘要： The segmentation of the liver including tumors and vessels from multi-phase contrast enhanced CT and MR images is a challenging problem in image processing. However, current methods mainly focus on single tissue segmentation from a single phase in a singl

英文关键词： Medical image segmentation；Variational energy method；Deep learning；Convex optimization algorithm；Multimodal data fusion