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基于改进水平集的人脑海马图像分割方法
引用本文:于广婷,李柏林,邹翎,黄秋菊. 基于改进水平集的人脑海马图像分割方法[J]. 计算机工程, 2013, 39(6)
作者姓名:于广婷  李柏林  邹翎  黄秋菊
作者单位:1. 西南交通大学机械工程学院,成都,610031
2. 四川大学华西医院放射科,成都,610041
基金项目:四川省科技创新苗子工程基金资助项目,四川省成都市科技计划基金资助项目
摘    要:人脑MR图像中的海马结构存在低对比度、边界模糊等缺点,给海马的轮廓分割带来较大干扰.为解决水平集分割海马时边界容易停留在非目标区域梯度极值处的问题,提出一种改进的水平集方法.从图像全局出发考虑方差信息,在水平集函数的外部能量泛函中增加波动能量项,驱动零水平集曲线向灰度波动较小的区域运动.实验结果表明,该方法可提取出MR图像中的海马轮廓,分割效果较好,演化速度有所提高.

关 键 词:人脑海马  水平集方法  梯度极值  灰度波动  全局方差  轮廓提取

Segmentation Method for Human Hippocampus Image Based on Improved Level Set
YU Guang-ting , LI Bai-lin , ZOU Ling , HUANG Qiu-ju. Segmentation Method for Human Hippocampus Image Based on Improved Level Set[J]. Computer Engineering, 2013, 39(6)
Authors:YU Guang-ting    LI Bai-lin    ZOU Ling    HUANG Qiu-ju
Abstract:
Keywords:human hippocampus  level set method  gradient extremum  gray-scale fluctuation  global variance  contour extraction
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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