分类： 医学、药学 >> 基础医学 提交时间： 2017-12-07 合作期刊: 《南方医科大学学报》
摘要： 目的 为了有效的利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度信息，并在融合标号图像的过程中校正配准引起的误差，得到光滑、准确的分割结果，提出了一种新的基于引导滤波的多图谱医学图像分割方法。方法 本文将多图谱配准与引导滤波相结合。该方法包含4个部分：第一部分为多图谱配准，通过配准将图谱中存储的形状先验信息映射到待分割图像；第二部为标号融合，利用配准的相似性作为权重，将形变后的标号图像融合在一起；第三部分为引导滤波，利用引导滤波引入待分割图像的灰度信息，可以校正配准引起的误差；最后通过阈值处理，得到最终的分割结果。结果 对15例脑部MR图像数据中的海马体进行分割实验，左、右海马体分别达到了86%及87.4%的分割精度，与传统的标号融合算法相比，平均分割精度提升了2.4%。结论 本文方法结合多配谱配准与引导滤波的优势，提高了海马的分割精度，并得到光滑有效的分割精度。
分类： 医学、药学 >> 基础医学 提交时间： 2017-12-07 合作期刊: 《南方医科大学学报》
摘要： 目的 探讨有效地利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度与结构信息，得到光滑、准确的分割结果的脑部图像分割方法。方法 利用配准的局部相似性测度、标号图像的距离场、待分割图像的自相似性计算多权重概率图谱，然后对多权重概率图谱进行阈值处理得到最终的分割结果。通过配准的相似性测度加权，保证概率图谱计算的准确性；利用标号图像的距离场加权，引入图谱标号图像提供的位置先验信息；经过待分割图像的自相似性加权，引入了待分割图像提供的灰度与结构信息。结果 对大量脑部MR图像中的海马进行分割实验，并与国际上主流的分割算法进行了比较，对左海马的分割精度提高到87%，对右海马的分割精度提高到87.5%。结论 基于多权重概率图谱的脑部图像分割能有效的提高分割精度。
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