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基于图的脑组织磁共振图像分割方法
被引量:
2
1
作者
张竞丹
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期53-59,共7页
提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过...
提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过分割现象。因此,利用对偶树复小波变换高频子带信息构造基于图的分割方法中参数k的自适应取值函数,避免图像平滑区域分割后产生大量小区域。然后,以层次聚类算法合并分割得到的小区域,解决基于图的方法分割脑组织MR图像中存在的过分割问题。最后,通过大量真实脑组织MR图像实验证明该方法在脑组织MR图像分割中的准确性和稳定性。
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关键词
基于图的算法
对偶树复小波变换
图像
分割
脑组织mr图像
层次聚类算法
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职称材料
题名
基于图的脑组织磁共振图像分割方法
被引量:
2
1
作者
张竞丹
机构
中山大学数学与计算科学学院
深圳信息职业技术学院电子通信技术系
出处
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期53-59,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(10771220)
教育部高校博士点科研基金资助项目(SRFDP-20070558043)
文摘
提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过分割现象。因此,利用对偶树复小波变换高频子带信息构造基于图的分割方法中参数k的自适应取值函数,避免图像平滑区域分割后产生大量小区域。然后,以层次聚类算法合并分割得到的小区域,解决基于图的方法分割脑组织MR图像中存在的过分割问题。最后,通过大量真实脑组织MR图像实验证明该方法在脑组织MR图像分割中的准确性和稳定性。
关键词
基于图的算法
对偶树复小波变换
图像
分割
脑组织mr图像
层次聚类算法
Keywords
graph-based method
dual-tree complex wavelet transform
image segmentation
brain MR image
hierarchical clustering method
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
基于图的脑组织磁共振图像分割方法
张竞丹
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
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