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摘 要

脑卒中死亡率、致残率高，已经成为我国成年人死亡和残疾的重要原因，其中又以缺血性脑卒中最为常见，大脑对缺血缺氧状态十分敏感，因此脑卒中的治疗具有很强的时效性。ASPECTS评分方法可以量化评价缺血性脑卒中的严重程度，为之治疗的实施提供重要依据，该评分方法需要人工对大脑CT平扫图像中的核团层面及核团以上层面进行分区、评分。随着医学成像技术的不断发展，应用于临床的医学影像数据不断增加，在提升诊断准确率的同时也为医生增加了大量工作负担。以此为背景，若能实现计算机辅助的ASPECTS分区程序，将一定程度上减少医生工作量，提高ASPECTS评分效率，对脑卒中治疗具有积极意义。

基于先验图谱和配准的图像分区算法常被应用于大脑图像分区，该算法通过在先验图像和待分区图像间建立空间变换，将先验图像上的分区图谱映射到待分区图像上，以完成分区过程。在该算法中，关键是找到一种合适的配准算法，实现参考图像到待分区图像的映射。因为参考图像和待分区图像来自不同患者，因此需要使用弹性配准。

为排除颅骨等组织的干扰，在进行弹性配准前，需要对颅脑CT图像进行初步处理，本文基于阈值分割和形态学知识，实现了颅脑CT图像预处理算法。

Demons算法和B样条算法在均可实现对脑CT图像的弹性配准，但在实验比较中，基于互信息和B样条的弹性配准算法在将分区图谱匹配到待分区图像时表现出更好的性能。

在上述实验基础上，本文基于SimpleITK、Elastix实现了基于配准的脑卒中CT分区算法，并使用PYQT5和VTK开发了图形界面，同时，本文还实现了一种初步的基于切片相对位置和配准的目标切片自动选择算法。

关键词：脑卒中、弹性配准、Demons算法、B样条、脑图像分区、SimpleITK

ABSTRACT

With high mortality and disability, ischemic stroke has become an important cause of death and disability in adults of working age. Nerve cells in brain is very sensitive to ischemia and hypoxia, so the treatment of stroke has highly time sensitive. To quantify the severity of ischemic stroke, the Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) has been introduced. The ASPECTS scoring method requires manual segmentation and scoring of the middle cerebral artery territory (MCA) of brain. Nowadays, with the development of medical image processing technology, the medical image data applied to the clinic is increasing, which increase the workload of doctors. With this background, we have made some studies on the automatic ASPECTS zoning algorithm based on registration.

The segmentation algorithm based on prior map and registration is often applied to brain image segmentation. This algorithm maps the segmentation map on the priori image to the image to be segmented by establishing a spatial transformation between the first image and the second image. The key to this algorithm is to find a suitable registration algorithm. Both the Demons algorithm and the B-spline algorithm can achieve elastic registration of brain CT images, but in the experiment, the elastic registration algorithm based on mutual information and B-spline shows a better performance.

In order to eliminate the interference of the skull and other tissues, the CT image of the brain should be pre-processed before the elastic registration. In this paper, a brain CT image preprocessing algorithm based on threshold segmentation and morphological technology has been is implemented.

Based on the above experiments, we have developed an automatic brain CT image zoning algorithm based on the registration by using the SimpleITK and Elastix, we have also designed and developed a graphical interface for this algorithm based on PYQT5 and VTK to make it more user-friendly. At the same time, we have made a preliminary attempt on developing a slice selection algorithm.

KEY WORDS: Stroke, Elastic registration, Demons, B-Spline, Segmentation, SimpleITK

目 录

摘 要 II

ABSTRACT III

目 录 IV

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 ASPECTS评分 1

1.2.1 ASPECTS的产生 1

1.2.2 ASPECTS评分具体方法 2

1.3 医学图像分割技术研究现状 2

1.4 本文进行的主要工作 4

第二章 医学图像配准技术简述 6

2.1 医学图像配准技术发展现状 6

2.2 图像配准的基本原理 6

2.2.1 图像配准的定义 6

2.2.2 配准算法的基本部件 7

第三章 脑卒中CT图像的预处理 13

3.1 图像预处理的目的 13

3.2 基于阈值分割的脑组织图像提取 13

3.3 通过线性变换进行初步配准 14

第四章 基于ITK的脑卒中CT配准实验 17

4.1 实验目的 17

4.2 实验数据获取 17

4.2.1 脑部切片图像的选择 17

4.2.2 分区掩模的制作 17

4.3 ITK图像配准工具包 19

4.3.1 ITK图像配准工具包简介 19

4.3.2 实验环境配置 20

4.4 基于Demons和B样条的脑卒中CT图像配准 20

4.4.1 Demons弹性配准原理 20

4.4.2 B样条弹性配准原理 21

4.4.3 人为变形图像的配准实验 22

4.4.4 脑卒中CT图像的配准及分区实验 24

4.5 实验结论 26

第五章 脑卒中ASPCETS分区算法及程序界面设计 27

5.1 脑卒中ASPECTS分区程序简介 27

5.2 后台算法实现 27

5.2.1 DICOM图像处理 27

5.2.2 分区算法 28

5.2.3 切片自动选择算法 29

5.3 图形界面实现 30

第六章 总结与展望 33

6.1 总结 33

6.2 不足与展望 33

参考文献 35

致 谢 36

绪论

引言

脑卒中已经成为现代人死亡及致残的主要原因，其中，约70%的脑卒中是由于脑循环衰竭导致的缺血（缺氧）造成的脑损伤引起的。血流量减少导致的脑组织变化在患者脑部的CT平扫图像（NCCT）中表现为低密度阴影区，这种显著的变化在病发几个小时内即出现，因此称为早期缺血性改变（EIC）。EIC与脑卒中的严重性和预后密切相关。为了在视觉上识别和定量分析大脑中动脉（MCA）区域的EIC，Barber等人首创了阿尔伯特脑卒中项目早期CT评分方法（Alberta Stroke Program Early CT Score，ASPECTS）。该方法选取MCA区域两个层面的10个区域作为评分标准，每个区域权重相同。评分时，初始分数为10分，每有一个区域发生EIC，则减去1分，根据最终得分，判断MCA区域缺血情况。

临床研究表明，ASPECTS分数与再灌注治疗结果密切相关，统计结果显示，ASPECTS评分大于7分的患者，接受再灌注治疗的效果好于ASPECTS得分小于等于7分的病人，而ASPECTS评分小于4分的患者，接受治疗效果不良，甚至可能产生水肿等并发症^[1]，因此，ASPECTS评分可以用于排除不宜应用再灌注治疗的病人。然而，大脑组织对缺氧十分敏感，因此缺血性脑卒中的治疗必须在病情发生后尽快进行，因此，需要设法加快ASPECTS评分的进行速度。

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