换一批基于LBP的改进Random Walks算法在颅脑磁共振影像分割中的应用
Brain tissue segmentation in MRI with improved Random Walks based on local binary patterns
摘要目的 由于颅脑结构复杂且颅脑磁共振影像易受噪声、磁场不均匀性、部分容积效应等因素的影响,精确的脑组织分割方法仍需深入研究.方法 本文提出一种基于Random Walks的改进算法以提高脑白质、脑灰质及脑脊液分割的准确性.通过引入局部二值模式(local binary patterns,LBP)改进了传统Random Walks权重函数的构造,在反映相邻像素灰度变化信息的同时包含了局部图像的纹理信息,有利于合并同质区域并增强边缘轮廓的识别.本文还使用了灰度先验概率模型减少Random Walks种子点交互的次数.结果 实验结果表明基于LBP的改进算法在多种不同水平的噪声及不均匀场作用下,能够有效识别磁共振影像中脑组织区域的边缘轮廓,并对噪声有良好的鲁棒性.结论 基于LBP的改进Random Walks算法可精确分割颅脑磁共振影像.
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分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2013.03.04
发布时间
2013-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（60771007）
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