بخشبندی و استخراج ضایعات MS از روی تصاویر MRI مغز انسان مبتنی بر مدل ترکیبی گوسی
General Material Designation
[پایاننامه]
Parallel Title Proper
Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions from Brain MRI Images using Gaussian Mixture Model
First Statement of Responsibility
/سئودا حسینپور
.PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC
Name of Publisher, Distributor, etc.
: مهندسی پزشکی
Date of Publication, Distribution, etc.
، ۱۴۰۰
PHYSICAL DESCRIPTION
Specific Material Designation and Extent of Item
۱۰۲ص.
Other Physical Details
:
GENERAL NOTES
Text of Note
زبان: فارسی
Text of Note
زبان چکیده: فارسی
NOTES PERTAINING TO PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Text of Note
چاپی - الکترونیکی
NOTES PERTAINING TO PHYSICAL DESCRIPTION
Text of Note
مصور، جدول، نمودار
DISSERTATION (THESIS) NOTE
Dissertation or thesis details and type of degree
کارشناسی ارشد
Discipline of degree
مهندسی پزشکی- بیوالکتریک
Date of degree
۱۴۰۰/۰۶/۰۱
Body granting the degree
صنعتی سهند
SUMMARY OR ABSTRACT
Text of Note
از گذشته تاکنون، تصویربرداری پزشکی بهعنوان یک روش موثر برای مطالعهی آناتومی و فیزیولوژی بدن، در حال تحول و نوآوری بوده است .تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) یک روش غیرتهاجمی برای تصویربرداری با وضوح بالا از بافتهای داخلی بدن به خصوص مغز میباشد که تجزیه و تحلیل کمی این تصاویر برای تشخیص بسیاری از بیماریها و حالات عصبی مانند اختلالات تصلب چندگانه (MS) ضروری میباشد .استفاده از بخشبندی تصاویر که به معنای تقسیم اجزاء و ساختارهای مختلف آناتومیکی در مجموعهی مشخصی از کلاسها است، بهطور گسترده برای تشخیص و نظارت بر بیماران MS استفاده میشود .اما بخشبندی دستی ضایعات MS توسط متخصصان یک کار بسیار دست و پاگیر، زمانبر و ذهنی بوده و مستعد خطاهای انسانی است؛ پس، وجود الگوریتمهای بخشبندی خودکار برای این کار بسیار مفید میباشد .همچنین وجود آرتیفکتهایی مانند همپوشانی توزیع شدت بافتها، میدان بایاس، نویز، اثرات حجم جزئی و غیره عملکرد الگوریتمهای بخشبندی وابسته به شدت را تحت تأثیر قرار میدهند و یک مانع اصلی برای رسیدن به نتایج دقیق هستند .در این پایاننامه، ابتدا به بررسی تعدادی از الگوریتمهای بخشبندی مبتنی بر مدل ترکیبی گوسی پرداخته و سپس الگوریتم FGMMB بهعنوان مدل پیشنهادی اول برای بخشبندی ضایعات MS استفاده شد، اما با توجه به اینکه این الگوریتم وابسته به مقداردهیاولیه است، بهمنظور افزایش دقت در بخشبندی، در مدل پیشنهادی دوم برای بهینهسازی مقادیر اولیه مراکز خوشهای و میدان بایاس در FGMMB یک الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات بهبودیافته (IPSO) بهکار گرفته شد که برای بهروزرسانی فاکتورهای یادگیری و وزن اینرسی بهترتیب از استراتژی ضرائب یادگیری نمایی خطی (LELF) و وزن اینرسی با کاهش نمایی (EDW) استفاده میکند .عملکرد الگوریتمها با استفاده از دو پایگاه داده شامل تصاویر شبیهسازی شده MR مغز سالم و تصاویر واقعی MRدارای ضایعات MS ارزیابی شد .مقایسه نتایج الگوریتمها و بخشبندی دستی حاکی از عملکرد خوب الگوریتمIPSO + FGMMBنسبت به سایر روشها میباشد، بهطوریکه مقادیر ۹۹/۳۴ ، ۸۶/۹۴ ، ۷۷/۳۹ و ۹۹/۵۲ بهترتیب برایACC ،DSC ، JI وSPE در بخشبندی ضایعات MS بهدست آمد؛ درنهایت اعمال یک مرحله پسپردازش، نتایج را بهبود بخشید .
Text of Note
From past to present, medical imaging has been evolving and innovating as an effective way to study the anatomy and physiology of the body. Magnetic resonance imaging (MRI) is a non-invasive method for high-resolution imaging of internal tissues, especially the brain. Quantitative analysis of these images is necessary to diagnose many diseases and neurological conditions such as multiple sclerosis (MS). The use of image segmentation, which means dividing different anatomical components and structures into a specific set of classes, is widely used to diagnose and monitor MS patients. But the manual segmentation of lesions by specialists is a very cumbersome, time-consuming and subjective task and is prone to human error; So, having automated segmentation algorithms is very useful for this. Also, the presence of artifacts such as tissue intensity distribution overlap, bias field, noise, partial volume effects, etc. affect the performance of intensity-dependent segmentation algorithms and is a major obstacle to achieving accurate results. In this thesis, we first investigated a number of segmentation algorithms based on the Gaussian mixture model and then, the FGMMB algorithm was used as the first proposed model for MS lesions segmentation. However, due to the fact that this algorithm is dependent on initialization, in order to increase the accuracy of segmentation, in the second proposed model for optimizing the initial values of cluster centers and bias field in FGMMB, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm is used. It uses the strategy of Linear Exponential Learning Factors (LELF) and Exponent Decreasing inertia Weight (EDW) to Update the learning factors and the inertia weight, respectively. Performance of the algorithms was evaluated using two databases including MR simulated images of healthy brains and real MR images with MS lesions. Comparison of the results of the algorithms and manual segmentation indicate the good performance of the FGMMB + IPSO algorithm compared to other methods, so that the values of 99.34 , 86.94 , 77.39 and 99.52 were obtained for ACC, DSC, JI and SPE in MS lesion segmentation, respectively; Finally, applying a post-processing step improved the results.
ba
PARALLEL TITLE PROPER
Parallel Title
Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions from Brain MRI Images using Gaussian Mixture Model
TOPICAL NAME USED AS SUBJECT
تصویر برداری تشدید مغناطیسی
بخشبندی، ضایعات MS
میدان بایاس
مدل ترکیبی گوسی
بهینهسازی ازدحام ذرات بهبودیافته
UNCONTROLLED SUBJECT TERMS
Subject Term
Magnetic resonance imaging, MS lesions, Segmentation, Bias field, Gaussian mixture model, Improved particle swarm optimization