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一种基于FCM和VBM的头部磁共振图像多组织分割算法
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作者 刘君 何南 武和雷 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2017年第2期179-183,189,共6页
为了在无损情况下获得精确的人体头部三维模型,需要从颅脑的MRI序列图像中分割出头皮、颅骨、灰质、白质和脑脊液等5种主要的组织。首先,通过BET算法从原始的MRI图像中摘取出颅脑区域,然后通过模糊C-均值聚类(FCM)算法对得到的颅脑区域... 为了在无损情况下获得精确的人体头部三维模型,需要从颅脑的MRI序列图像中分割出头皮、颅骨、灰质、白质和脑脊液等5种主要的组织。首先,通过BET算法从原始的MRI图像中摘取出颅脑区域,然后通过模糊C-均值聚类(FCM)算法对得到的颅脑区域进行细分得到灰质、白质和脑脊液,继而再通过基于体数据的形态学(VBM)分割算法分割出颅骨、头皮和脑部空腔等非脑组织区域,最后对分割得到的各个组织进行平滑和形态学处理,最终成功分割出了所需的5种组织。通过与K均值聚类算法及形态学分割方法对比发现,该分割算法在组织边缘梯度更高的情况下具有更低的形态失真度。 展开更多
关键词 图像分割 FCM算法 vbm算法
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