基于CT圖像的顱內血腫檢測與分割

劉元峰，劉立波，劉云

1.寧夏大學信息工程學院，寧夏銀川750021；2.寧夏醫科大學總醫院心腦血管病醫院放射科，寧夏銀川750002

前言

顱內血腫是一種臨床常見病癥，其形成常與顱腦創傷有關。顱內血管破裂，血液在顱內積聚形成血腫，危及病人生命安全，醫生需要通過影像學檢測血腫部位和大小進行手術搶救工作，因此血腫部位的精準檢測和分割具有十分重要的臨床應用價值。目前，血腫檢測和分割多采用人工操作，費時費力且難以精準分割和測量血腫。

從20 世紀90年代開始，計算機輔助檢測系統開始應用到醫學影像方面的研究［1］。計算機輔助檢測系統在該方面具備著高效、準確的特點，成功解決了傳統人工測量方式帶來的問題，促進醫療事業的發展。

目前國內外專家學者提出很多有效的血腫檢測分割算法，楊澤富等［2］提出一種三維全自動腦血腫CT圖像分割方法，解決了手動設置種子點問題；王金海等［3］使用多通道差分吸光度來進行顱內血腫的快速檢測，明顯消除了個體差異對檢測結果的影響，提高血腫檢測精度；Mckinley 等［4］使用隨機森林算法識別血腫區域，檢測速度明顯提升；Ironside 等［5］提出一種基于卷積神經網絡的全自動分割算法，改善了檢測和分割精確度；Rajinikanth等［6］提出一種基于社會群體優化算法和模糊熵理論的半自動圖像算法，提高了血腫檢測精確度；Tu 等［7］使用非局部空間聚類實現血腫自動分割，該方法在初始化階段使用非局部正則化空間模糊C均值聚類，在優化階段使用無邊緣主動輪廓法，彌補分割方法的理論發展與實際需求之間的空白且分割效果良好；……