基于多图谱活动轮廓模型的脑部图像分割

摘要：

丘脑、海马体、伏隔核、尾状核等关键脑结构的位置、体积、形态等的变化与多种脑部疾病息息相关，对其精准分割是进行相关定量分析的前提。然而在磁共振图像中这些结构对比度不高、边界模糊，传统方法只是利用了标号图像，没有考虑到待分割图像、先验信息等，因无法实现准确分割。文中将多图谱配准与活动轮廓模型相结合，提出了一种新的多图谱活动轮廓模型框架，有效地利用了图谱的先验信息和待分割图像的灰度信息，将多图谱的形状先验项引入到活动轮廓模型中，并在融合标号图像的过程中利用活动轮廓模型校正配准引起的误差，可以得到光滑、准确的分割结果。该框架包含3个部分：第1部分为图谱先验项，利用配准的局部相似性作为权重融合多个图谱的信息；第2部分为数据项，利用待分割图像的局部信息，可以校正配准中的误差；第3部分为平滑项，用于保证曲线在演化过程中的平滑。大量的实验表明了该方法的有效性和准确性。

关键词：磁共振图像、多图谱配准、活动轮廓模型、多图谱活动轮廓模型、图谱先验

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金2014A030313316，2016A030313574;广州珠江新星专项2012J2200041资助．

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1490-1500