1、可形變模型最初被設計用來解決計算機視覺和計算機圖形學中的問題,但它在醫(yī)學圖像分析中的潛力被發(fā)掘,并被應用到醫(yī)學圖像的邊界檢測、匹配、運動追蹤、形體表征等多種圖像處理技術中。本文從理論研究的角度出發(fā),對參數(shù)可形變模型方法的理論背景進行了詳盡的闡述,比較了幾種代表模型的性能?；谌S組織分割在醫(yī)學序列圖像研究中的重要性,本文著重討論了主動曲面模型求解所涉及的問題,并將其應用于應用項目神經(jīng)外科導航系統(tǒng)的人體腦部醫(yī)學序列圖像的組織分割。

2、 本文列舉了傳統(tǒng)高斯勢能力模型、多尺度高斯勢能力模型、氣球模型、梯度矢量流模型和廣義梯度矢量流模型等有代表性的參數(shù)可形變模型方法,并通過簡單的實驗對每種方法的優(yōu)缺點進行了驗證和對比。對參數(shù)可形變模型必須解決的變分問題,本文給出了梯度下降法、動態(tài)規(guī)劃法、貪婪算法、DDCM模型幾種常用的差分方程求解方法。 本文著重討論和分析了主動曲面模型。定義了離散曲面的表示結構,以及基于該結構的相關幾何參數(shù)的定義；提出了基于該離散曲面的內(nèi)力定義,

3、該內(nèi)力可以有效保證曲面在形變過程的光滑性；在三維空間拓展了動態(tài)離散輪廓模型,并改進了外力形式以更適合主動曲面模型的形變；詳盡討論了主動曲面模型形變過程中的初始曲面設置,參數(shù)選擇,重采樣,可變移動步長和收斂判斷等重要問題,并提出了解決方法。 最后,根據(jù)神經(jīng)外科手術導航系統(tǒng)的需要,將討論的主動曲面模型應用于腦部醫(yī)學序列圖像的頭皮組織提取,取得了良好的效果；通過與傳統(tǒng)醫(yī)學序列圖像分割方法的比較,驗證了本文的主動曲面模型的有效性和優(yōu)越性