臺灣博碩士論文加值系統

腦中風是國內十大死亡主因之一，且有逐年人數增加與年齡層降低的趨勢。本研究利用各種不同的影像分析技術，針對磁振造影術獲取的頭部腦組織影像進行處理，以自動化技術精確的描繪出腦組織損傷區域，可取代手動圈選的麻煩與不嚴謹，希望能夠及早提供資訊，以便進行臨床診斷與治療。研究過程共使用五種複雜程度不等的演算法則〔Roberts演算法，Sobel演算法，Laplacian演算法，Marr-Hildreth演算法，Canny演算法〕進行腦組織損傷區域描繪，其中以Canny演算法結果與真實腦組織損傷區域之吻合度最高，也能精確的描繪出腦組織損傷區域和鄰近正常腦組織，或是顱骨的界線，是研究時可靠的檢測模式。Canny演算法與醫師手動的描繪出腦組織損傷區域比較，結果顯示出Canny演算法的可靠度和精確度比人為方式來的迅速又準確，利用此演算法可以降低人為因素造成區域的差異。最後，將嚴重程度分級化、二維切面及三維立體影像重建技術，能夠正確的顯示出損傷體積及損傷區域在腦組織中的相關位置，進而探討損傷體積大小與嚴重程度，在不同組織上有多少影響，提供臨床醫學上對梗塞性中風患者的診斷與治療價值的指標依據。

Diffusion-weighted MR Imaging is the most important clinical tools for diagnosis of acute brain infraction. This research takes advantage of all sorts of different image analysis technology that direct to brain infraction images of Magnetic Resonance proceed dispose, and automatization technology precise brain tissue damage area to replace artificial manual trouble and not precise. In the study, five different edge detection algorithms ( namely Roberts algorithm, Sobel algorithm, Laplacian algorithm, Marr-Hildreth algorithm and Canny algorithm ) have been applied as preprocessing for brain infraction outlining detection. Among all these algorithms, Canny algorithm result and real brain tissue damage region inosculate highest, and it cans precise trace brain infraction area and normal brain tissue. Canny algorithm with doctors’ artificial manual depiction brain infarction area, Canny algorithm's dependable degree and definition than artificial style to rapidly right again. Therefore, the Canny algorithm eventually achieve the best outline contour.
Brain tissue damage area compare for Canny algorithm and doctor’s manual depiction relationship. The result show Canny algorithm is dependable and precise than artificial style and this algorithm advantage of can debase human factor different result in area. The finally, seriously level classification, two-dimensional sections and three-dimensional image reconstruction technique, these is able to display damage volume and damage area in brain tissue. To inquire into damage area and seriously level classification, it’ll is able to supply clinical medically in infarction stroke consultation and treatment basis.

目 錄
碩士論文電子檔案授權書 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅱ
論文口試委員會審定書 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅲ
推薦函 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅳ
誌謝 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅴ
中文摘要 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅵ
英文摘要 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅶ
目錄 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• Ⅸ
圖目錄 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• ⅩⅡ
表目錄 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• ⅩⅤ


第一章 緒論 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 1
1.1前言 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 1
1.2研究背景 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 2
1.3文獻回顧 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 3
1.4研究目的 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 7
1.5論文架構 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 8

第二章 理論基礎 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 9
2.1腦的結構與功能 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 9
2.2腦部疾病 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 11
2.2.1腦中風的定義 •••••••••••••••••••••••••••••••••••• 12
2.2.2腦中風的分類 •••••••••••••••••••••••••••••••••••• 13
2.3磁振造影 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 15
2.3.1磁振造影術（MRI）原理 •••••••••••••••••••••••••••• 16
2.3.2遲豫（relaxation） ••••••••••••••••••••••••••••••• 18
2.3.3成像技術 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 24
2.3.4擴散加權影像（DWI）原理 ••••••••••••••••••••••••••• 24
2.3.5磁振造影的優勢 ••••••••••••••••••••••••••••••••••• 31

第三章 研究架構程序 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 33
3.1研究材料與設備 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 33
3.2研究程序 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 37
3.3影像前置處理 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 38

第四章 D值影像與ADC值影像的差異度 ••••••••••••••••••••••••••••• 39
4.1目的 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 39
4.2 D值與ADC值的定義 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 39
4.3研究方法 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 40
4.4結果分析討論 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 42

第五章 自動演算法與人為圈選的差異分析 •••••••••••••••••••••••••• 49
5.1研究過程與方法 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 49
5.2影像邊界閥值的依歸 •••••••••••••••••••••••••••••••••••• 50
5.2.1單一閥值 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 50
5.2.2雙重閥值 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 51
5.3細線化 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 52
5.4邊緣檢測法 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 55
5.4.1 Roberts演算法 ••••••••••••••••••••••••••••••••• 55
5.4.2 Sobel演算法 ••••••••••••••••••••••••••••••••••• 57
5.4.3 Laplacian演算法 ••••••••••••••••••••••••••••••• 58
5.4.4 Marr-Hildreth演算法 •••••••••••••••••••••••••••• 59
5.4.5 Canny演算法 ••••••••••••••••••••••••••••••••••• 61
5.5邊界人為手動檢測法 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 62
5.6結果與討論 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 63

第六章 損傷區域的分級與顯示 •••••••••••••••••••••••••••••••• 74
6.1目的 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 74
6.2影像位置之校正 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 75
6.3產生損傷區域遮罩與鏡像區域 •••••••••••••••••••••••••••••• 77
6.4損傷區域與正常區域之差異度計算 •••••••••••••••••••••••••• 77
6.5損傷區域嚴重程度的分級 ••••••••••••••••••••••••••••••••• 78
6.6結果與討論 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 80

第七章 結論與未來展望 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 92
7.1結論 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 93
7.2未來展望 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 93

參考文獻 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 95

英文部分
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