目的 研究一種基于差分搜索的最大類間方差法,尋找多閾值對(duì)腦部磁共振圖像進(jìn)行有效分割。方法 通過(guò)BET（brain extraction tool）算法去除原始磁共振圖像的非腦組織部分,使用BFC（best-fit with coalescing）算法去除強(qiáng)度不均勻性,使用差分搜索算法對(duì)圖像進(jìn)行最大類間方差尋優(yōu),找出最優(yōu)閾值,從而對(duì)磁共振圖像進(jìn)行多閾值分割。使用BrainWeb提供的仿真磁共振腦部圖像數(shù)據(jù)對(duì)方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果 對(duì)于不同噪聲水平、強(qiáng)度不均勻性條件下的磁共振圖像,所提出的基于差分搜索的最大類間方差法的分割效果均優(yōu)于腦功能磁共振成像軟件庫(kù)（FSL）、統(tǒng)計(jì)參數(shù)圖（SPM）和Brainsuite方法。結(jié)論 基于差分搜索的最大類間方差法有較好的分割精度與強(qiáng)健性,尤其對(duì)腦脊液有很好的分割效果。 

【文章來(lái)源】：國(guó)際生物醫(yī)學(xué)工程雜志. 2019,(05)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3375039