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一种中风病人脑出血CT图像序列的自动分割方法
引用本文:尚斌,徐良贤.一种中风病人脑出血CT图像序列的自动分割方法[J].计算机工程,2004,30(Z1):356-357.
作者姓名:尚斌  徐良贤
作者单位:上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200030
摘    要:运用计算机技术辅助诊断脑中风出血病人对于精确计算出血量、及时挽救生命有着重要的意义。有时由于出血点小、边缘模糊,给 图像的分割造成一定的困难。根据图像的特征,该文运用基于Gustafson-Kessel模糊C均值聚类(FCM)两步分割算法较为准确地对出血区域 及水肿带进行了分割,同时,在分割开始时运用了TT图谱配准,从而减少了分割影响因素,提高了分割的有效性。

关 键 词:脑出血CT图像  Gustafson-Kessel模糊C均值聚类  自动分割
文章编号:1000-3428(2004)增刊-0356-02
修稿时间:2004年8月15日

A Method of CT Image Segmentation in Stroke Patients
SHANG Bin,XU Liangxian.A Method of CT Image Segmentation in Stroke Patients[J].Computer Engineering,2004,30(Z1):356-357.
Authors:SHANG Bin  XU Liangxian
Abstract:An automatic segmentation method of CT image of spontaneous intracerebral brain hemorrhage is introduced in this paper. The algorithm could be divided into two levels. Before segmentation, the dataset is registered with the TT atlas to reduce the affected facts. After that, Gustafson-Kessel fuzzy C-means is used twice in two levels to do the segmentation. First the Global segmentation, then the local. The method can be mostly and automatically except selection of hemorrhage and edema region, and can improve the accuracy and efficiency of the segmentation.
Keywords:CT image of hemorrhage  Gustafson-kesscl fuzzy C-means  Automatic segmentation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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