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基于softmax回归与图割法的脑肿瘤分割算法
被引量:
13
1
作者
葛婷
牟宁
李黎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期644-649,共6页
从医学图像中分割脑肿瘤区域可以为脑肿瘤的诊断以及放射治疗提供帮助.但肿瘤区域的变化异常且边界非常模糊,因此自动或半自动地分割脑肿瘤非常困难.针对这一问题,本文结合softmax回归和图割法提出一种脑肿瘤分割算法.首先融合多序列核...
从医学图像中分割脑肿瘤区域可以为脑肿瘤的诊断以及放射治疗提供帮助.但肿瘤区域的变化异常且边界非常模糊,因此自动或半自动地分割脑肿瘤非常困难.针对这一问题,本文结合softmax回归和图割法提出一种脑肿瘤分割算法.首先融合多序列核磁共振图像(MRI)并标记训练样本,再用softmax回归训练模型参数并计算每个点属于各个类别的概率,最后将概率融入到图割法中,用最小切/最大流方法得到最终分割结果.实验表明提出的方法可以更好地得到脑肿瘤的边界,并能较准确地分割出脑肿瘤区域.
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关键词
医学图像
脑肿瘤
核磁共振图像
图像分割
softmax回归
图割法
最小切/最大流
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职称材料
题名
基于softmax回归与图割法的脑肿瘤分割算法
被引量:
13
1
作者
葛婷
牟宁
李黎
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
金陵科技学院公共基础课部
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期644-649,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61275198
No.60978069)
文摘
从医学图像中分割脑肿瘤区域可以为脑肿瘤的诊断以及放射治疗提供帮助.但肿瘤区域的变化异常且边界非常模糊,因此自动或半自动地分割脑肿瘤非常困难.针对这一问题,本文结合softmax回归和图割法提出一种脑肿瘤分割算法.首先融合多序列核磁共振图像(MRI)并标记训练样本,再用softmax回归训练模型参数并计算每个点属于各个类别的概率,最后将概率融入到图割法中,用最小切/最大流方法得到最终分割结果.实验表明提出的方法可以更好地得到脑肿瘤的边界,并能较准确地分割出脑肿瘤区域.
关键词
医学图像
脑肿瘤
核磁共振图像
图像分割
softmax回归
图割法
最小切/最大流
Keywords
medical image
brain tumor
magnetic resonance image
image segmentation
softmax regression
graph-cut
min-cut/max-flow
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于softmax回归与图割法的脑肿瘤分割算法
葛婷
牟宁
李黎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
13
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