本文關(guān)鍵詞：MSRM和Snake算法相結(jié)合的MRI腫瘤提取

  更多相關(guān)文章： MRI MSRM Snake算法 SLIC 初始輪廓 腫瘤提取

【摘要】：提出一種將最大相似度區(qū)域合并(MSRM)算法與Snake算法相結(jié)合的新的分割方法,進而提取MR成像中的腫瘤區(qū)域。首先使用簡單線性迭代聚類(SLIC)算法對圖像進行超像素分割,其次使用MSRM算法得到圖像腫瘤區(qū)域大致邊界,最后將該邊界作為Snake模型的初始輪廓線,完成對圖像的腫瘤提取。實驗結(jié)果表明,相比于MSRM算法,文中方法能更準確地提取MRI腫瘤區(qū)域,且不需要手動選取Snake模型的初始輪廓線。
【作者單位】： 西北大學信息科學與技術(shù)學院;西安石油大學理學院;
【關(guān)鍵詞】： MRI MSRM Snake算法 SLIC 初始輪廓 腫瘤提取
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61372046) 陜西省國際科技合作與交流計劃基金資助項目(2015KW-002) 陜西省教育廳專項科研計劃基金資助項目(14JK1578)
【分類號】：R730.44;TP391.41
【正文快照】： 醫(yī)學圖像分割是將原始圖像劃分成不同性質(zhì)(紋理,灰度等)的區(qū)域,從而提取感興趣區(qū)域,并使它盡可能地接近解剖結(jié)果,其目的是為后期的定量分析、臨床診斷以及病理學研究提供可靠依據(jù)。磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)是目前少有的對人體沒有傷害且快速、準確的診斷方，

本文編號：528162