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基于多权重概率图谱的脑部图像分割

Brain image segmentation based on multi-weighted probabilistic atlas

摘要:

目的 探讨有效地利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度与结构信息,得到光滑、准确的分割结果的脑部图像分割方法.方法 利用配准的局部相似性测度、标号图像的距离场、待分割图像的自相似性计算多权重概率图谱,然后对多权重概率图谱进行阈值处理得到最终的分割结果.通过配准的相似性测度加权,保证概率图谱计算的准确性;利用标号图像的距离场加权,引入图谱标号图像提供的位置先验信息;经过待分割图像的自相似性加权,引入了待分割图像提供的灰度与结构信息.结果 对大量脑部MR图像中的海马进行分割实验,并与国际上主流的分割算法进行了比较,对左海马的分割精度提高到87%,对右海马的分割精度提高到87.5%.结论 基于多权重概率图谱的脑部图像分割能有效的提高分割精度.

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作者: 张雷 [1] 张明慧 [1] 卢振泰 [1] 冯前进 [1] 陈武凡 [1]
期刊: 《南方医科大学学报》2015年35卷8期 1143-1148页 MEDLINEISTICPKUCSCD
栏目名称: 技术方法
DOI: 10.3969/j.issn.1673-4254.2015.08.012
发布时间: 2015-09-25
基金项目:
广东省自然科学基金 广州市珠江科技新星专项
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