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首页 > 中国医学物理学杂志 > 基于贝叶斯分类的水平集MR图像分割方法

基于贝叶斯分类的水平集MR图像分割方法

A Level Set Method Based on Bayesian Classification for Image Segmentation in MRI

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摘要本文介绍一种结合贝叶斯分类的水平集方法用于人体MR图像分割.本方法首先通过贝叶斯分类模型计算出水平集曲线位于边界上的概率;其次,将与此概率相关联的区域决策影响因子添加在水平集函数方程中;最终,实现利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界能力的目的.分割实验结果表明,该方法较好地克服了传统水平集方法在MR图像分割中存在的边界泄露问题.与其他MR图像分割方法比较,本方法具有更优的分割结果.

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作者 金大年 [1] 杨丰 [1] 陈武凡 [1] 学术成果认领
作者单位 南方医科大学,医学图像实验室,广东,广州,510515 [1]
关键词 MRI图像分割水平集贝叶斯分类窄带法
医学主题词 方法(Methods)概率(Probability)人体(Human Body)决策(Decision Making)才能(Aptitude)
分类号 TP391
栏目名称
医学影像物理
DOI 10.3969/j.issn.1005-202X.2005.04.004
发布时间 2005-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
(No:2003CB716100):国家重点基础研究发展计划(973计划) (No:32891):广东省自然科学基金
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中国医学物理学杂志

中国医学物理学杂志

2005年22卷4期

568-571页

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