基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的脑白质图像分割

脑白质病变诊断是医学研究和病理分析的重要方面。颅脑核磁共振图像的白质分割在诊断中起着非常重要的作用,其分割的准确性直接影响后续的分析和诊断研究。本文提出了一种基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的大脑核磁共振图像白质分割算法。算法首先对颅脑图像进行局部Walsh变换,选择鉴别性能好的特征得到特征矩阵,然后对其进行非负矩阵分解并得到白质的分割结果。实验表明,本方法计算简单,精度比较高,可以得到比较理想的分割结果。