| 基于生成模型约束的graph cuts标签融合算法 |
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| 引用本文： | 张令顺,马瑜,芦玥,王文娜,申旺发.基于生成模型约束的graph cuts标签融合算法[J].计算机应用研究,2020,37(6):1910-1915. |
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| 作者姓名： | 张令顺 马瑜 芦玥 王文娜 申旺发 |
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| 作者单位： | 宁夏大学物理与电子电气工程学院,银川750021;宁夏大学学生处,银川750021 |
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| 基金项目： | 研究生教育教学改革研究与实践项目;研究生创新研究项目;国家自然科学基金;宁夏高等学校科学研究项目 |
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| 摘 要： | 人脑磁共振图像（magnetic resonance imaging，MRI）分割算法易受图谱错误标签的影响，为减少错误标签对标签融合准确度的影响，提高人脑磁共振图像的分割精度，在图谱预选阶段采用梯度信息和互信息筛选出相似性较大的图谱图像，标签融合阶段提出利用生成模型（generative model，GM）约束的graph cuts标签融合方法，快速准确地分割出人脑海马体结构。与其他的标签融合方法对比，提出的算法具有更高的分割精度。
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| 关 键 词： | 图谱筛选 标签融合 graphcuts 海马体分割 |
| 收稿时间： | 2018/12/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/3/8 0:00:00 |
Generating model constraints graph cuts label fusion algorithm |
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| ZHANG Ling-shun,MA Yu,Lu Yue,WANG Wen-na and Shen Wang-fa.Generating model constraints graph cuts label fusion algorithm[J].Application Research of Computers,2020,37(6):1910-1915. |
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| Authors: | ZHANG Ling-shun MA Yu Lu Yue WANG Wen-na and Shen Wang-fa |
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| Affiliation: | School of Physics and Electronic-Electrical Engineering,Ningxia University,,,, |
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| Abstract: | The segmentation algorithm of brain magnetic resonance image is easily affected by error label, in order to reduce the influence of the error label to label fusion method, and improve the brain MR image segmentation accuracy, this paper proposed a atlases selecting method based on the gradient information and mutual information in the pre-selection stage. And proposed the method of GM constraints graph cuts in the label fusion stage, to rapidly and accurately segment the hippocampus. Compared with the others label fusion method, the proposed method has higher segmentation accuracy. |
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| Keywords: | atlases selection label fusion graph cuts hippocampus segmentation |
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