【摘要】：C-V模型可有效對腦腫瘤等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割,但存在對初始輪廓位置敏感及重新初始化耗時(shí)的問題,為此,提出了一種分水嶺優(yōu)化的C-V模型腦腫瘤分割方法。首先引入標(biāo)記函數(shù),通過強(qiáng)制最小技術(shù)改善傳統(tǒng)分水嶺變換的過分割現(xiàn)象,得到粗分割結(jié)果,然后在粗分割基礎(chǔ)上確定C-V模型初始輪廓位置,最后采用無需重新初始化的C-V模型進(jìn)行細(xì)分割,得到較精確的腦腫瘤分割結(jié)果。實(shí)例結(jié)果表明,經(jīng)過分水嶺優(yōu)化后的C-V模型能夠?qū)ΤＲ娔X腫瘤圖像進(jìn)行有效分割,尤其是能夠?qū)⑴c組織粘連的腫瘤分割出來。
[Abstract]:Cv model can effectively segment medical images such as brain tumors, but it is sensitive to the initial contour position and time-consuming for re-initialization. Therefore, a watershed-optimized method for brain tumor segmentation is proposed in this paper. Firstly, the marking function is introduced to improve the over-cut phenomenon of the traditional watershed transform by means of the forced minimization technique, and the rough segmentation results are obtained. Then the initial contour position of the C-V model is determined on the basis of the rough segmentation. At last, the fine segmentation results of brain tumors are obtained by using the C-V model without re-initialization. The results show that the C-V model optimized by watershed can effectively segment the common brain tumor images, especially the tumors with tissue adhesion.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61261029) 金川公司預(yù)研基金項(xiàng)目(No.JCYY2013009)
【分類號】：R739.41;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2469984