基于局部-全局自适应信息学习的脑肿瘤磁共振图像分割
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.15888/j.cnki.csa.008445

基于局部-全局自适应信息学习的脑肿瘤磁共振图像分割

引用
针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)勾画数据少、类别不平衡以及各个私有的数据库具有较大差异导致脑肿瘤MRI图像分割困难的问题,提出了一种基于局部—全局自适应信息学习(ALGIL)分割算法.该方法只需要少量的勾画数据,解决了传统监督学习中对勾画数据数量的依赖问题.通过融合图像的空间域信息和频域信息,利用小波变换将图像从空间域转换到频域,从低频和高频子带中分别提取统计特征和纹理特征,解决了传统单一领域特征提取的局限性;利用局部—全局自适应信息学习算法,首先通过随机森林算法得到特征权重对图像进行赋权并构造相似性矩阵,然后利用指数衰减函数自适应调整标注样本对算法的影响程度,解决了因勾画数据少导致分割不理想的问题.所提方法在公开数据集Brats2018上的实验结果显示,该方法与其他先进模型相比,各项评价指标均有所提升,并且减少了对勾画样本量的需求,大幅提高了图像分割的效率,为脑胶质瘤的自动精确分割提供了新的思路.

脑胶质瘤、监督学习、小波变换、纹理特征、随机森林

31

TP391.41;R445.2;R197.39

福建省科技创新联合资金项目;福建省卫生健康科研人才培养项目

2022-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

59-67

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机系统应用

1003-3254

11-2854/TP

31

2022,31(4)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn