基于MRI的脑室扩大自动诊断算法研究

林丹 黄海于

（1.西南交通大学 信息科学与技术学院 四川省成都市 611756）（2.西南交通大学 计算机与人工智能学院 四川省成都市 611756）

1 引言

脑室扩大多于发生于肿瘤引起的脑脊液循环径路的梗阻，但也可能出现在脑萎缩性的病变中。阿尔茨海默病是一种病理性的脑萎缩，有文献在阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease, AD)中度或中期的病理检查中提到了脑室扩大的情况，本文研究的是阿尔茨海默病及正常老年人的脑室扩大情况。根据Evans指数，见图1，在侧脑室中央部的截面中，若双侧脑室额角的最宽距离A与两侧颅骨内层板障之间的最大横向距离B的比值大于0.3，则为脑室扩大，反之则为脑室无扩大。(后文中提到的A,B含义和此处的A,B含义一致)

图1：Evans指数（CT层面、MRI层面）

近年来，关于脑室扩大相关的研究很多，但主要为脑室分割，或计算面积、体积，或是研究脑室扩大与其他疾病之间的关系，或是研究自动化计算的值与手工计算的值之间的关系等，而关于自动计算Evans指数来诊断脑室扩大相关的算法相对较少。文献是从胎儿的二维超声图像中测量大脑侧脑室比率来预测脑室是否肿大，首先其通过滤波、直方图均衡化、边缘检测等方式对图像进行预处理，其次利用随机霍夫变换提取感兴趣区域，然后利用Kmeans聚类分割出感兴趣区域中的脉络丛结构，最后提取特征并计算比值。虽然本文数据集非超声图像，但是均通过计算比值来诊断脑室，研究中的方法可以借鉴，但算法还需改进。……