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基于图卷积网络的脑胶质瘤核磁共振图像分割
1
作者 李歆 王雪真 +2 位作者 洪金省 钟婧 时鹏 《计算机系统应用》 2024年第8期231-239,共9页
近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛,在特征提取的部分取得了很大进展.然而随着卷积层数越来越深,感受野不断增大,使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能.使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息,能够在保留局部... 近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛,在特征提取的部分取得了很大进展.然而随着卷积层数越来越深,感受野不断增大,使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能.使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息,能够在保留局部特征同时不随层数的加深而丢失局部信息.本文主要研究将基于CNN结构的对称全卷积网络(U-Net)特征提取与基于GCN的图像分割结合,提取全局与局部、浅层与深层的多尺度特征集应用于多模态脑胶质瘤核核磁共振(MR)序列图像分割,可分为两个阶段:第1阶段利用U-Net对多模态脑核磁共振胶质瘤MR序列图像进行特征提取,通过多个池化层实现多尺度特征提取及上采样进行特征融合,其中底层输出较低级别特征,高层输出更加抽象的高级特征;第2阶段通过膨胀邻域及稀疏化处理将U-Net获得的特征图数据转化为GCN所需的图结构数据,将图像分割问题转化为图节点分类问题,最后通过余弦相似度量对图结构数据进行分类.在BraTS 2018公开数据库上的实验结果取得分割准确度0.996、灵敏度0.892的效果.相比其他深度学习模型,本方法通过多尺度特征融合,利用GCN建立高低级别特征的拓扑连接,确保局部信息不丢失以取得较好的分割效果,能够胜任临床脑胶质瘤核磁共振图像的分析需求,进而有效提高脑胶质瘤诊断精度. 展开更多
关键词 脑胶质瘤 核磁共振图像 图像分割 图卷积网络
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一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法 被引量：24
2
作者 刘利雄 马忠梅 +2 位作者 赵恒博 姚宇华 张麒 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期146-153,共8页
提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在... 提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜. 展开更多
关键词 心脏核磁共振图像 图像分割 主动轮廓模型 广义法向有偏梯度矢量流 形状约束
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左心室核磁共振图像的自动分割 被引量：9
3
作者 陈强 周则明 +2 位作者 屈颖歌 王平安 夏德深 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期991-999,共9页
目前左心室核磁共振图像的分割方法,大部分是半自动的,如Snake方法;为了能实现全自动分割,该文先采用SVM对图像进行左心室定位,然后用水平集(LevelSet)方法进行分割.针对水平集符号距离函数构造计算量大的问题,提出了一种新的符号距离函... 目前左心室核磁共振图像的分割方法,大部分是半自动的,如Snake方法;为了能实现全自动分割,该文先采用SVM对图像进行左心室定位,然后用水平集(LevelSet)方法进行分割.针对水平集符号距离函数构造计算量大的问题,提出了一种新的符号距离函数(SDF)的生成方法———中线延拓方法.它只需对图像进行一次扫描就可以生成SDF,同时还可以记下每点对应的曲线上的最近邻点,为速度项中曲率的扩展提供条件.针对核磁共振图像成像特点,特别是对加标记线的左心室核磁共振图像,引入了块像素变差和灰度相似性的思想,对水平集方法的速度项进行了改进,提高了分割精度.该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割.文中给出了合成图像和左心室核磁共振图像的分割结果. 展开更多
关键词 水平集 符号距离函数 SVM 图像分割 核磁共振图像
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基于支持向量机的核磁共振左心室图像自动检测与分割 被引量：5
4
作者 屈颖歌 周涛 +1 位作者 王平安 夏德深 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期769-774,共6页
提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法.首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域,采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率,然后在足够准确的区... 提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法.首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域,采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率,然后在足够准确的区域中利用梯度方法找出边缘点,并把他们连接起来,找出目标的边缘,达到分割的目的.实验表明,这种分割方法降低了SVM对背景图像的敏感度,提高了SVM识别率. 展开更多
关键词 支持向量机 核磁共振成像 图像识别 自动检测 图像分割 心脏 左心室
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改进的非局部FCM脑核磁共振图像分割与偏移场恢复耦合模型 被引量：6
5
作者 王顺凤 耿志远 +2 位作者 张建伟 陈允杰 张世军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1412-1418,共7页
核磁共振图像技术可用于对疾病的辅助诊断,然而受成像机制的影响往往图像中含有噪声以及偏移场,使得传统的模糊C均值(FCM)算法很难得到较好的分割结果.为此,提出一种基于FCM算法的分割与偏移场恢复耦合模型.首先将偏移场耦合到模型中,... 核磁共振图像技术可用于对疾病的辅助诊断,然而受成像机制的影响往往图像中含有噪声以及偏移场,使得传统的模糊C均值(FCM)算法很难得到较好的分割结果.为此,提出一种基于FCM算法的分割与偏移场恢复耦合模型.首先将偏移场耦合到模型中,以降低灰度不均匀对分割的影响;其次将非局部信息融入模型中,使其在降低噪声影响的同时还能保持细长拓扑结构区域信息;最后引入隶属度正则项,以降低隶属度在过渡区域的影响,改善模型的分割效果.实验结果证明,文中模型对噪声具有较好的鲁棒性,并且在分割过程中能较好地恢复图像偏移场,得到较理想的分割结果及偏移场估计. 展开更多
关键词 核磁共振图像 模糊C均值 非局部信息 图像分割 偏移场
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基于核磁共振图像的脑肿瘤分割方法研究 被引量：5
6
作者 葛婷 詹天明 +1 位作者 李勤丰 牟善祥 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期179-188,共10页
利用脑肿瘤核磁共振(Magnetic resonance,MR)图像提供的关于肿瘤和脑组织的形状、大小与定位等信息准确地分割出脑肿瘤区域,对监测脑肿瘤患者的肿瘤生长或缩小、制定手术或放化疗计划都起着重要的作用。探讨了脑肿瘤MR图像分割的背景与... 利用脑肿瘤核磁共振(Magnetic resonance,MR)图像提供的关于肿瘤和脑组织的形状、大小与定位等信息准确地分割出脑肿瘤区域,对监测脑肿瘤患者的肿瘤生长或缩小、制定手术或放化疗计划都起着重要的作用。探讨了脑肿瘤MR图像分割的背景与意义,整理了脑肿瘤分割方法中常用的评估指标以及实验数据库的发展过程。基于脑肿瘤MR图像的特点讨论了脑肿瘤分割的难点,并从MR成像缺陷、脑组织解剖结构以及脑肿瘤的复杂性等方面进行归纳。对脑肿瘤分割方法的分类以及常见的分割方法进行了研究,分析了基于图论的分割方法、基于可形变模型的分割方法以及基于机器学习的分割方法及其进展。最后,结合脑肿瘤分割中存在的问题对未来的研究工作进行展望。 展开更多
关键词 脑肿瘤 核磁共振成像 脑肿瘤分割 医学图像分割 图论 水平集 模糊C-均值 人工神经网络 核方法
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一种心脏核磁共振图像左室壁内、外膜分割方法 被引量：8
7
作者 王元全 贾云得 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1176-1184,共9页
为了充分利用心脏核磁共振图像(magnetic resonance image,简称MRI)中关于左心室的解剖和功能信息,必须先分割左室壁内、外膜.提出一种基于Snake模型的左室壁内、外膜分割方法.首先提出了Snake模型的卷积虚拟静电场外力模型CONVEF(convo... 为了充分利用心脏核磁共振图像(magnetic resonance image,简称MRI)中关于左心室的解剖和功能信息,必须先分割左室壁内、外膜.提出一种基于Snake模型的左室壁内、外膜分割方法.首先提出了Snake模型的卷积虚拟静电场外力模型CONVEF(convolutional virtual electric field),该外力场捕捉范围大、抗噪能力强、在C形凹陷区域等问题上性能突出,而且基于卷积运算,采用快速Fourier变换可以实时计算.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的形状近似为圆形,引入基于圆形约束的能量项.对于左室壁外膜的分割,充分挖掘了左室壁内、外膜形状上的相似性和位置上的相关性,构造了形状相似性内能和一个新的边缘图,该边缘图用来计算新的外力场.基于所有这些策略并采用内膜的分割结果初始化,可以自动、准确地分割外膜.通过对一套活体心脏MR(magnetic resonance)图像进行分割并和手工分割结果和GGVF(generalized gradient vector flow)Snake模型的分割结果进行比较,结果表明该方法是有效的. 展开更多
关键词 心脏核磁共振图像 图像分割 SNAKE模型 卷积虚拟静电场 形状约束
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利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割 被引量：8
8
作者 王芳梅 范虹 Yi WANG 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期38-43,共6页
针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题... 针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型。实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割。 展开更多
关键词 核磁共振 乳腺图像分割 连续水平集 α-CV模型
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一种鲁棒的人脑组织核磁共振图像分割算法研究 被引量：2
9
作者 林盘 郑崇勋 +2 位作者 杨勇 阎相国 顾建文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1420-1424,共5页
自动的人脑核磁共振(MR)图像分割是许多医学图像应用的关键问题。该文提出了一种有效的自动脑核磁共振图像的分割方法框架体系,脑MR分割框架体系由3个处理步骤构成。首先,采用基于水平集的方法将MR 图像中非脑组织剔除,从脑图像中提取... 自动的人脑核磁共振(MR)图像分割是许多医学图像应用的关键问题。该文提出了一种有效的自动脑核磁共振图像的分割方法框架体系,脑MR分割框架体系由3个处理步骤构成。首先,采用基于水平集的方法将MR 图像中非脑组织剔除,从脑图像中提取大脑组织结构。然后,对MR脑结构图像进行灰度不均匀性校正。最后,该算法采用最大后验分类器可以将人脑组织分为脑白质、脑灰质、脑髓液。在实验中对大量的MR脑图像数据应用该分割算法。实验结果充分证明该方法的有效性。这种分割算法适用于人脑核磁图像分析的各种实际临床应用。 展开更多
关键词 核磁共振成像 偏场校正 水平集 马尔可夫随机场 分割
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基于核磁共振扩散张量成像技术的脑组织3D分割算法研究 被引量：1
10
作者 吴占雄 蒋飚 +2 位作者 章伟敏 朱善安 HE Bin 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期602-605,共4页
无论在临床诊断上还是在脑电/脑磁研究中,脑组织的准确分割都具有重要的作用。由于DT-MRI比传统MRI能够提供更多的关于脑组织生理结构特性的物理信息,所以基于DT-MRI的分割将更加准确有效。基于扩散张量核磁共振成像技术,提出把脑内部... 无论在临床诊断上还是在脑电/脑磁研究中,脑组织的准确分割都具有重要的作用。由于DT-MRI比传统MRI能够提供更多的关于脑组织生理结构特性的物理信息,所以基于DT-MRI的分割将更加准确有效。基于扩散张量核磁共振成像技术,提出把脑内部分割成灰质、白质、脑脊液3种组织的新方法,对脑脊液采用扩散张量特征值阈值法进行分割,对白质与灰质采用3D不变参数均值聚类算法进行分割。在Matlab 7.1环境下,采用该方法对病人DT-MRI数据进行实际计算验证,得到较好的结果。对DT-MRI张量空间的准确分割,需要高效率算法与不同脑组织生理结构特性先验知识的有机结合。 展开更多
关键词 核磁共振扩散张量成像(DT-MRI) 三维图像分割 扩散张量
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心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法 被引量：2
11
作者 徐礼胜 郭增智 +1 位作者 覃文军 王璐 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1383-1387,共5页
提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,... 提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,将其分开,人工选取种子点进行区域生长初步提取左心室;最后,利用左心室形状特征的先验知识判断提取的左心室中是否包含主动脉,若包含则去除主动脉,得到精确的左心室分割结果.实验结果表明,该方法能有效去除心脏MRI图像上左心室底层存在的弱边界和边缘泄露的影响,得到准确的左心室底层组织分割结果. 展开更多
关键词 心脏核磁共振图像 左心室 图像分割方法 LIC模型 分水岭算法
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基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割 被引量：1
12
作者 杨涛 管一弘 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2797-2801,共5页
针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判... 针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割。通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高。 展开更多
关键词 模糊Gibbs随机场 模糊聚类 二维直方图 多阈值分割 核磁共振图像
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联合自适应核和Transformer的脊柱磁共振成像多类别分割网络
13
作者 郑州 王苹苹 张魁星 《生物医学工程研究》 2024年第2期108-114,共7页
针对脊柱磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结构复杂,存在多余组织、噪声及伪像的问题,本研究设计了一种联合自适应核和Transformer的脊柱MRI实例多类别分割网络。以Swin Transformer作为骨干网络,通过引入稠密连接模块减少... 针对脊柱磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结构复杂,存在多余组织、噪声及伪像的问题,本研究设计了一种联合自适应核和Transformer的脊柱MRI实例多类别分割网络。以Swin Transformer作为骨干网络,通过引入稠密连接模块减少前向通道的信息丢失,以更好地捕获图像中的细节和局部信息。同时,为进一步捕获复杂空间的多尺度特征,采取自注意力核选择的方式构建跨尺度稠密连接,使模型在训练过程中能自适应学习到合适的卷积核尺寸,提高模型对不同尺度信息的感知能力,提高分割性能。通过在215例受试者的T2加权MRI图像2D切片上进行验证,实验结果显示,该算法的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)、平均召回率(mean recall rate,mRecall)和平均骰子系数(mean dice coefficient,mDice)分别为82.63%、89.37%和88.85%。结果表明,本研究算法的分割性能较好,可实现脊柱MRI中椎体及椎间盘的精准分割,为临床医生提供辅助诊断工具。 展开更多
关键词 脊柱图像分割 磁共振成像 Swin Transformer 稠密连接 自注意力核选择
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一种新的核磁共振图像偏场估计和分割算法研究
14
作者 杨军 石传奎 党建武 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期1155-1157,1165,共4页
在数字医学图像处理中,对于核磁共振图像而言,灰度不均匀性将严重影响算法的性能,因此必须进行偏场的估计以消除这种不均匀性。为此,提出了一种可以同时实现核磁共振图像偏场估计和图像分割的算法。使用最小均方误差准则构建目标函数,... 在数字医学图像处理中,对于核磁共振图像而言,灰度不均匀性将严重影响算法的性能,因此必须进行偏场的估计以消除这种不均匀性。为此,提出了一种可以同时实现核磁共振图像偏场估计和图像分割的算法。使用最小均方误差准则构建目标函数,利用偏场的光滑特性和局部特性构建约束项来加速算法的收敛速度并提高算法的性能。实验结果表明,该算法能够正确地进行图像分割和偏场校正,同时约束项能够加快算法的收敛速度和提高算法的性能。 展开更多
关键词 最小均方误差准则 偏场估计 图像分割 目标函数 核磁共振成像
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基于3D-CSC的核磁共振脑组织图像分割方法
15
作者 王浩军 张改英 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期67-76,共10页
为了实现核磁共振脑组织图像的快速自动识别,同时克服灰度不均匀性和噪声影响,本文提出一种改进的基于3D Cell Structure Code(3D-CSC)技术的三维核磁共振脑组织图像的全自动分割方法.首先通过3D Kuwahara滤波器过滤图像中的噪声,利用... 为了实现核磁共振脑组织图像的快速自动识别,同时克服灰度不均匀性和噪声影响,本文提出一种改进的基于3D Cell Structure Code(3D-CSC)技术的三维核磁共振脑组织图像的全自动分割方法.首先通过3D Kuwahara滤波器过滤图像中的噪声,利用基于图像灰度和空间信息的非参数偏场纠正方法抑制灰度不均匀性,然后利用多级并行的区域增长技术—3D Cell Structure Code(3D-CSC),对图像进行快速自动分割,并通过直方图分析方法实现了不同脑组织的分类,进而利用数学形态学运算进行后处理,提高了脑组织识别的准确度.通过在8个真实T1-加权MR图像和10组模拟T1-加权MR图像上的实验,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 图像分割 3D-CSC 核磁共振图像 脑组织
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支持向量机在核磁共振脑组织图像分割中的应用
16
作者 刘白林 雷行行 《电脑开发与应用》 2010年第3期48-50,75,共4页
在医学图像分析中,脑组织图像分割有着重要的研究与应用价值。采用支持向量机方法对核磁共振脑图像进行研究。传统的支持向量机方法在图像分割中一般选用方形的区域,用该区域的像素灰度和纹理特征作为支持向量的训练样本,对图像进行提... 在医学图像分析中,脑组织图像分割有着重要的研究与应用价值。采用支持向量机方法对核磁共振脑图像进行研究。传统的支持向量机方法在图像分割中一般选用方形的区域,用该区域的像素灰度和纹理特征作为支持向量的训练样本,对图像进行提取和分析,得到分类结果。提出了一种新型的研究区域,在该区域上提取训练样本,对核磁共振脑图像进行分类。分类结果显示用新型区域做的图像分割提高了正确率。 展开更多
关键词 支持向量机 区域 核磁共振 图像分割
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一种基于区域相关性的三维核磁共振图像快速分割方法
17
作者 刘兆 沈辉 +1 位作者 高政 胡德文 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第7期54-56,76,共4页
本文针对三维核磁共振图像的自动分割问题,结合分水岭算法与SharonE等人提出的SWA分割算法,提出一种基于区域相关性的快速分割算法。该算法的优点是减少了计算复杂度,计算速度得到很大提高,能准确有效地提取出感兴趣的目标区域。实验结... 本文针对三维核磁共振图像的自动分割问题,结合分水岭算法与SharonE等人提出的SWA分割算法,提出一种基于区域相关性的快速分割算法。该算法的优点是减少了计算复杂度,计算速度得到很大提高,能准确有效地提取出感兴趣的目标区域。实验结果表明,该算法能对一般的三维核磁共振图像及具有复杂纹理的单张切片图像进行准确的分割。 展开更多
关键词 图像分割 图论 分水岭 核磁共振成像
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儿童脑部三维核磁共振图像的分割
18
作者 魏蕊 董秀珍 《医疗卫生装备》 CAS 2009年第1期13-16,共4页
目的:研究一种半自动的适用于儿童三维脑部核磁共振图像(3D-MRI)的分割方法。方法:基于直方图分析和数学形态学操作,并通过大量的实验得到许多适用于儿童脑部的参数,可以有效地分割脑部的主要结构(小脑、脑干和左右两个脑半球)。整个分... 目的:研究一种半自动的适用于儿童三维脑部核磁共振图像(3D-MRI)的分割方法。方法:基于直方图分析和数学形态学操作,并通过大量的实验得到许多适用于儿童脑部的参数,可以有效地分割脑部的主要结构(小脑、脑干和左右两个脑半球)。整个分割过程主要包括:首先从头部MRI图像中去除非脑组织,得到整个脑模板;然后分别从脑模板中分割提取脑干和小脑;最后分离左右两个脑半球。结果:应用半自动分割方法适应儿童脑部的结构特点和差异变化性,脑干、小脑和两个脑半球能够被逐步分割出来,同时给出了核心参数的设置方法。结论:该方法能够有效而准确地分割5～15周岁的儿童脑部图像。 展开更多
关键词 三维核磁共振图像 图像分割 数学形态学
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基于核磁共振图像的脑肿瘤模糊目标边缘分割 被引量：2
19
作者 李依桐 陈悦 杨皙睿 《计算机仿真》 北大核心 2020年第10期369-373,共5页
针对现有的脑肿瘤模糊目标边缘分割方法,存在分割准确率低的问题,提出核磁共振图像的脑肿瘤模糊目标边缘分割方法。依据词袋模型构建视觉词典,采用密集采样方法选取脑肿瘤核磁共振图像,根据P-M模型与最大值-最小值方法去噪以及灰度化处... 针对现有的脑肿瘤模糊目标边缘分割方法,存在分割准确率低的问题,提出核磁共振图像的脑肿瘤模糊目标边缘分割方法。依据词袋模型构建视觉词典,采用密集采样方法选取脑肿瘤核磁共振图像,根据P-M模型与最大值-最小值方法去噪以及灰度化处理图像,将处理后的图像依据滑动窗口提取像素点特征,构建图像t混合模型。采用EM算法求解脑肿瘤模糊目标边缘,实现了脑肿瘤模糊目标边缘的分割。仿真对比实验结果显示,相较于现有脑肿瘤模糊目标边缘分割方法来看,提出的脑肿瘤模糊目标边缘分割方法极大的提升了分割准确率,充分显示提出的脑肿瘤模糊目标边缘分割方法具备更好的分割效果。 展开更多
关键词 核磁共振图像 脑肿瘤 模糊目标 边缘分割 词袋模型
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基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法 被引量：1
20
作者 高倩倩 孙世春 《中国医疗设备》 2020年第8期64-66,92,共4页
目的研究基于无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型的肝脏磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)序列图像自动分割方法。方法在传统CV模型的基础上,通过对CV模型能量泛函进行改进,使用新的边缘指示函数来替换Dirac函数,优化CV模型参... 目的研究基于无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型的肝脏磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)序列图像自动分割方法。方法在传统CV模型的基础上,通过对CV模型能量泛函进行改进,使用新的边缘指示函数来替换Dirac函数,优化CV模型参数优化,促进CV模型分割精度、分割速度提升。通过Jaccard系数和Dice系数对图像分割的结果定量评估,分析数据。结果改进CV模型抗噪性能较好,适用于被干扰的图像分割以及复杂场景图像分割。且改进CV模型分割时间和迭代次数、Jaccard系数和Dice系数均低于传统CV模型,差异具有统计学意义(P<0.001)。结论改进CV模型算法对肝脏的MRI图像的分割效果显著,基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法能快速准确的提取目标,在医学图像分割中较理想。 展开更多
关键词 无边缘主动轮廓模型 肝脏 磁共振成像 序列图像 图像分割 自动分割
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