本文關鍵詞： 擴散張量成像 分水嶺 粒子群 閾值標記 分割　出處：《臨床放射學雜志》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的利用分水嶺分割方法,提出了一種分割擴散張量胼胝體的改進算法,更快速、精確地分割出胼胝體。方法對胼胝體的彌散張量成像(DTI)數(shù)據(jù)進行處理,得到其部分各向異性圖像,然后將圖像的最大類間方差作為粒子群算法的適應度函數(shù),求取最佳閾值,用求得的閾值對圖像進行標記分水嶺分割。結果實驗結果表明,該方法可以有效濾除傳統(tǒng)分水嶺由噪聲等引起的偽局部極小值,從而抑制過分割,并且對胼胝體的分割取得了較好的效果。結論與傳統(tǒng)標記分水嶺分割方法相比,顯著提高了分割速度與分割精度。
[Abstract]:Objective to propose an improved algorithm for segmenting the corpus callosum diffused by Zhang Liang by watershed segmentation, which can segment the corpus callosum more quickly and accurately. The partial anisotropic image is obtained, and then the maximum inter-class variance of the image is taken as the fitness function of the particle swarm optimization algorithm, and the optimal threshold is obtained, and the image is segmented with the obtained threshold. The experimental results show that, This method can effectively filter out the pseudo-local minimum caused by noise in the traditional watershed, so as to suppress over-segmentation, and achieve a better effect on the segmentation of corpus callosum. Conclusion compared with the traditional marked watershed segmentation method, the proposed method has a good effect on the segmentation of corpus callosum. The speed and precision of segmentation are improved significantly.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學信息工程學院;上海大學計算機工程與科學學院;河北建筑工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(編號:61179019) 內(nèi)蒙古自治區(qū)自然基金項目(編號:2015MS0604) 內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學�？茖W研究項目(編號:NJZY145) 包頭市科技創(chuàng)新體系建設項目(編號:2015C2006-14)
【分類號】：R445.2

【相似文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 方紅萍;類圓形堆疊顆粒分割問題研究[D];武漢科技大學;2015年

相關碩士學位論文 前9條

1 曹密媛;基于遙感影像的地物要素智能識別與提取研究[D];長安大學;2015年

2 舒速;基于分水嶺分割的高光譜圖像分類算法研究[D];南京師范大學;2015年

3 劉鈺;高分辨率遙感圖像分水嶺分割并行化研究[D];南京師范大學;2015年

4 常志波;量子圖像形態(tài)學基本操作的研究與應用[D];華東交通大學;2016年

5 朱逸婷;基于改進的模糊聚類的分水嶺分割算法研究[D];安徽大學;2013年

6 徐蔚欽;基于分水嶺分割的粘連顆粒圖像分析技術研究[D];中南大學;2011年

7 張麗莉;基于分水嶺分割的圖像檢索系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];西安電子科技大學;2008年

8 趙國朋;改進的分水嶺分割算法在焊接檢測中的應用[D];大連理工大學;2008年

9 韓天慶;結合SURF和分水嶺分割的遙感影像鑲嵌線提取[D];中國礦業(yè)大學;2014年

，

本文編號：1518999