半自動腦膜瘤核磁共振影像分割
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( Clust ering )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-weig hted 、以及 T2-weighted 。