半自動腦膜瘤核磁共振影像分割
Interactive MRI Meningioma Segmentation Using Estimation Maximization
中文摘要
腦膜瘤的治療方式包括傳統手術切除，或立體定位放射手術如伽瑪刀、光子刀等 其中立體定位手術需精確的腫瘤定位及大小尺寸的估計。在神經外科，隨著電腦 影像設備以及影像處理技術的提升，電腦及影像輔助的手術計畫逐漸被廣泛地 應用。而在診斷腫瘤上常用的核磁共振影像（MRI）是具有多維度特性的影像資 料，因此在MRI 的影像分割上，知識庫方法（Knowledge-Based Techniques）如 分群（Clustering）已被廣泛的應用。
本文引用最大期望法對腦部核磁共振影像作分群，自動化區分出腦部組織以及 異常部位；並建置系統供使用者操作，藉以提升醫事人員在判讀影像上的效率，
以及提供精確的腦部腫瘤影像分割結果。
本文使用的影像資料為林口長庚醫院放射科，以及中山醫學大學附設醫院 放射科所提供之腦膜瘤病人的核磁共振影像，病人數共四十四人，每位病人各 取同部位之MRI 影像兩種：施打顯影劑的 T1-weighted、以及 T2-weighted。
