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脑肿瘤分割是计算机辅助脑病诊断的基础。为提高脑肿瘤分割精度,提出一种融合高斯混合模型的测地线脑肿瘤分割方法。根据相邻2个像素点间互相到达时间构造离散且带有权重的网格图,通过高斯混合模型估计每个像素点属于目标物体的罚度,并融合高斯混合模型的概率密度差异表示区域属性与边缘属性构成能量函数,利用快速最短路径算法求解前景与背景间的测地线距离,并根据该距离最小化能量函数,得到脑肿瘤的分割结果。利用10组脑部核磁共振图像数据对算法进行评估,结果表明,该算法分割结果与金标准的重叠率在0.60~0.85之间,可有效避免局部最优解的情况,对非匀质区域具有较好的分割效果。 相似文献
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