| 基于多图谱最优标签融合的脑MR图像分割 |
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| 引用本文： | 程有娥. 基于多图谱最优标签融合的脑MR图像分割[J]. 浙江工贸职业技术学院学报, 2017, 0(2): 30-34. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0105.2017.02.008 |
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| 作者姓名： | 程有娥 |
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| 作者单位： | 浙江工贸职业技术学院,浙江温州,325003 |
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| 基金项目： | 2014年温州市公益性科技计划项目"基于多图谱的脑MR图像海马体分割方法研究"(S20140019) |
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| 摘 要： | 脑MR图像分割已经成为医学相关领域研究的热点和难点,是辅助相关疾病临床诊断和医学研究的不可或缺的一项关键技术.目前,比较有效的一类方法是基于多图谱的脑MR图像分割方法,该类方法涉及到的一个关键步骤是多图谱标签的融合问题.本文针对传统的图谱标签融合方法所有图谱标签均参与待标记体素的标签融合,而没有进行图谱标签选择的问题,提出了一种新的基于图谱图像灰度信息与图谱图像标签信息相结合的图谱标签选择方法.通过该方法可以从各个图谱中选择合适的最优图谱标签参与标签融合,排除了不合适的图谱标签对标签融合结果的影响,从而可以提高脑MR图像的分割精度.通过脑MR图像的分割实验,并与常用的图谱标签融合方法进行了实验对比,表明了本文提出的图谱标签融合方法的有效性.
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| 关 键 词： | 标签选择 标签融合 多图谱 图像块 |
Brain MR Image Segmentation Based on Multi-Atlas Optimal Label Fusion |
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