【摘要】：目的為分割有偏移場(chǎng)的腦部磁共振圖像,建立了一種多相變分水平集的腦部磁共振圖像分割與偏移場(chǎng)矯正的耦合模型。方法依據(jù)偏移場(chǎng)特性,定義了基于局部灰度信息的K均值聚類準(zhǔn)則,并將聚類準(zhǔn)則項(xiàng)整合為變分水平集函數(shù)的基本能量項(xiàng),構(gòu)造變分水平集的能量函數(shù),求解能量函數(shù)的歐拉-拉格朗日方程。將提出的變分水平集算法擴(kuò)展為多相,最終實(shí)現(xiàn)腦組織分割和偏移場(chǎng)的矯正。結(jié)果以醫(yī)生手動(dòng)分割的腦組織為標(biāo)準(zhǔn),將本文模型與多相LBF模型的分割結(jié)果進(jìn)行定量分析,結(jié)果表明,偏移場(chǎng)強(qiáng)度為20%時(shí),本文模型的分割精度比多相LBF模型提高了10%,且隨著偏移場(chǎng)強(qiáng)度進(jìn)一步增強(qiáng),本模型的優(yōu)勢(shì)更明顯。結(jié)論本模型抗噪能力強(qiáng)且分割結(jié)果受參數(shù)影響小,可應(yīng)用于腦組織的分割和偏移場(chǎng)的矯正。
[Abstract]:Aim in order to segment brain magnetic resonance images with offset field, a multi-phase change level set coupled model of brain magnetic resonance image segmentation and offset field correction is established. Methods based on the characteristics of migration field, the K-means clustering criterion based on local gray level information is defined, and the clustering criterion is integrated into the basic energy term of the variational level set function, and the energy function of the variational level set is constructed. The Euler-Lagrangian equation of energy function is solved. The proposed variational level set algorithm is extended to polyphase, and finally the segmentation of brain tissue and the correction of migration field are realized. Results the segmentation results of the present model and the multiphase LBF model were quantitatively analyzed according to the criteria of manual segmentation of brain tissue by doctors. The results showed that when the intensity of the migration field was 20, The segmentation accuracy of this model is 10% higher than that of multiphase LBF model, and the advantage of this model is more obvious with the further enhancement of migration field intensity. Conclusion the model has strong anti-noise ability and the segmentation results are less affected by the parameters, so it can be applied to the segmentation of brain tissue and the correction of deviation field.
【作者單位】： 新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61305147) 新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院科研培育基金(2014QN142)
【分類號(hào)】：TP391.41;R445.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 楊紅U，

本文編號(hào)：2202963