换一批基于标记的改进分水岭的DTI胼胝体分割方法
Segmentation of the Corpus Callosum from Diffusion Tensor Images Based on Improved Marker Watershed Algorithm
摘要目的 利用分水岭分割方法,提出了一种分割扩散张量胼胝体的改进算法,更快速、精确地分割出胼胝体.方法 对胼胝体的弥散张量成像(DTI)数据进行处理,得到其部分各向异性图像,然后将图像的最大类间方差作为粒子群算法的适应度函数,求取最佳阈值,用求得的阈值对图像进行标记分水岭分割.结果 实验结果表明,该方法可以有效滤除传统分水岭由噪声等引起的伪局部极小值,从而抑制过分割,并且对胼胝体的分割取得了较好的效果.结论 与传统标记分水岭分割方法相比,显著提高了分割速度与分割精度.
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扩散张量成像分水岭粒子群阈值标记分割Diffusion tensor imagingWatershed algorithmParticle swarmThreshold markerSegmentation
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2017-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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