10.3969/j.issn.1000-3428.2013.06.062
基于改进水平集的人脑海马图像分割方法
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。
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
TP391(计算技术、计算机技术)
四川省科技创新苗子工程基金资助项目2011-001;四川省成都市科技计划基金资助项目11PPYB109SF
2013-10-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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