换一批多相变分水平集的脑部磁共振图像分割与偏移场矫正的耦合模型
A Coupling Model of Multi-phase Variational Level Set for Brain Magnetic Resonance Image Segmentation and Bias Field Correction
摘要目的 为分割有偏移场的脑部磁共振图像,建立了一种多相变分水平集的脑部磁共振图像分割与偏移场矫正的耦合模型.方法 依据偏移场特性,定义了基于局部灰度信息的K均值聚类准则,并将聚类准则项整合为变分水平集函数的基本能量项,构造变分水平集的能量函数,求解能量函数的欧拉-拉格朗日方程.将提出的变分水平集算法扩展为多相,最终实现脑组织分割和偏移场的矫正.结果 以医生手动分割的脑组织为标准,将本文模型与多相LBF模型的分割结果进行定量分析,结果表明,偏移场强度为20％时,本文模型的分割精度比多相LBF模型提高了10％,且随着偏移场强度进一步增强,本模型的优势更明显.结论 本模型抗噪能力强且分割结果受参数影响小,可应用于脑组织的分割和偏移场的矫正.
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关键词
多相变分水平集算法偏移场K均值聚类分割脑部磁共振图像multi-phasevariational level set algorithmbias fieldK-means clusteringsegmentationbrain MRI
栏目名称
DOI
10.16289/j.cnki.1002-0837.2015.06.012
发布时间
2016-03-09（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（61305147）
新乡医学院科研培育基金（2014QN142）
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