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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
1
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。
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关键词
图像分割
FCM算法
vbm
算法
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题名
一种基于FCM和VBM的头部磁共振图像多组织分割算法
1
作者
刘君
何南
武和雷
机构
南昌航空大学信息工程学院
南昌大学信息工程学院
出处
《南昌大学学报(工科版)》
CAS
2017年第2期179-183,189,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61163047)
江西省自然科学基金资助项目(20151BAB205050)
江西省教育厅基金资助项目(GJJ14503)
文摘
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。
关键词
图像分割
FCM算法
vbm
算法
Keywords
image segmentation
FCM
algorithm
vbm algorithm
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
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1
一种基于FCM和VBM的头部磁共振图像多组织分割算法
刘君
何南
武和雷
《南昌大学学报(工科版)》
CAS
2017
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