一种在医学图像中挖掘非对称区域的方法

介绍了一种在包含复杂结构的医学图像中利用近似对称性,通过消除对称区域,有效挖掘出非对称区域的算法。首先使用基于对称度的刚性配准算法对三维灰度医学图像进行自我镜像对齐,然后对配准后的图像使用改进的自适应溶蚀算子以消除那些近似对称的区域,多精度迭代上述两个步骤以获得最终的非对称区域。在人类头部CT的胆脂瘤检测实验中,该算法显示出良好的挖掘效果,检测成功率达到80%。

一种在医学图像中挖掘非对称区域的方法

提出一种利用图像刚性配准算法和数字形态学调整近似对称区域、有效挖掘出图像非对称区域,并自动判断头部炎症类疾病的算法.首先扩展适用于二值图像的自反射刚性配准算法到灰度医学图像上,然后对配准后的图像使用条件腐蚀算子调整那些近似对称区域的边界,在不同的精度下进行迭代以获得最终的非对称区域.在人类头部CT的胆脂瘤检测实验中,该方法显示出良好的挖掘效果,检测成功率达到95%.