本文選題：中國可視化人體數(shù)據(jù)集 + 腦組織分割��； 參考：《計算機輔助設(shè)計與圖形學學報》2016年08期

【摘要】：針對目前基于數(shù)字人腦切片圖像的分割算法較少,分割精度和有效性較低等不足,提出一種基于稀疏自編碼器(SAE)深度特征學習的分割算法.在特征提取階段,采用從粗到精兩級方式對SAE進行訓練,以增強模型學習到的深度特征的鑒別能力;在分類階段,使用softmax分類器進行目標分割.對中國可視化人體(CVH)數(shù)據(jù)集的腦白質(zhì)分割及三維重建的實驗結(jié)果表明,相對于其他傳統(tǒng)的手工特征(如圖像強度特征、方向梯度直方圖特征和主成分分析特征),SAE提取的圖像深度特征具有更強的鑒別能力,顯著地提高了分割精度.
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the present segmentation algorithm based on digital human brain slice image, such as less segmentation accuracy and lower efficiency, a new segmentation algorithm based on sparse self-encoder (SAE) depth feature learning is proposed. In the stage of feature extraction, SAE is trained from coarse to fine to enhance the discriminative ability of the depth features learned by the model. In the stage of classification, the softmax classifier is used to segment the target. The experimental results of white matter segmentation and 3D reconstruction of Chinese visualized human body CVH data set show that compared with other traditional manual features, such as image intensity features, The feature of directional gradient histogram and the feature of principal component analysis (PCA) extracted by SAE have stronger discriminant ability and higher segmentation accuracy.
【作者單位】： 重慶大學光電技術(shù)及系統(tǒng)教育部重點實驗室;重慶大學光電工程學院;重慶師范大學計算機與信息科學學院;中國人民解放軍第三軍醫(yī)大學生物醫(yī)學工程學院數(shù)字醫(yī)學研究所;
【基金】：國家自然科學基金(60903142,61190122) 中國博士后基金特別資助(2013T60841) 中央高�；緲I(yè)務(wù)費項目(106112015CDJXY120003)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1872394