本文關(guān)鍵詞：基于邊緣檢測(cè)與支持向量機(jī)的關(guān)節(jié)軟骨自動(dòng)分割算法研究

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【摘要】：目的設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種針對(duì)核磁共振成像(MRI)圖像的關(guān)節(jié)軟骨自動(dòng)分割算法。方法利用像素的整體與局部特征分別構(gòu)建二分類(lèi)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)分類(lèi)器對(duì)股軟骨、脛軟骨及髕軟骨進(jìn)行自動(dòng)分割。首先提出一種基于邊緣數(shù)目反饋的Canny檢測(cè)器閾值迭代法并利用該方法提取圖像的主要邊緣,隨后根據(jù)特征參數(shù)對(duì)提取的邊緣進(jìn)行識(shí)別并標(biāo)記出不同的骨-軟骨邊緣,利用訓(xùn)練的SVM分類(lèi)器對(duì)軟骨進(jìn)行初步分割并根據(jù)軟骨的解剖位置縮小搜索空間,最后利用形態(tài)學(xué)操作對(duì)初步分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果自動(dòng)分割結(jié)果中軟骨的形態(tài)輪廓與原始圖像吻合效果好,股軟骨、脛軟骨及髕軟骨的Dice’s系數(shù)平均值分別為0.80、0.76、0.74,與手工分割結(jié)果具有較好的一致性。結(jié)論該算法能夠準(zhǔn)確、快速地分割出MRI圖像中不同的軟骨組織。
【作者單位】： 第三軍醫(yī)大學(xué)學(xué)員旅十三隊(duì);第三軍醫(yī)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院醫(yī)學(xué)信息學(xué)教研室;第三軍醫(yī)大學(xué)西南醫(yī)院放射科;
【關(guān)鍵詞】： MRI 軟骨 分割 邊緣檢測(cè) 支持向量機(jī)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(61190122)~~
【分類(lèi)號(hào)】：R312
【正文快照】： 隨著人民生活水平的不斷提高與人口老齡化的加劇,骨關(guān)節(jié)炎[1]已成為降低中老年工作、生活能力的主要疾病,常伴隨關(guān)節(jié)軟骨的退化、破壞及形態(tài)改變。核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作為一種無(wú)創(chuàng)的檢查方式,已成為評(píng)估軟骨形態(tài)、功能的主要手段[2]。通過(guò)在MRI影

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 張懷\，

本文編號(hào)：1103598