基于灰度分布匹配的多模态脑部MR图像肿瘤分割算法

摘要：

针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法.首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配的子区域,同时利用平滑操作来避免存在孤立区域;最后,对FLAIR模态图像进行处理,以分离出脑水肿区域,最终获取脑肿瘤区域的准确边界.在多模态脑肿瘤图像数据库B raTS2012上进行实验,结果表明该算法能够准确且完整地分割出肿瘤区域.

关键词：脑肿瘤分割、多模态核磁共振图像、灰度分布匹配、平滑操作

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61173122;湖南省自然科学基金重点项目12JJ2038;湖南省博士研究生科研创新基金资助项目CX2013B074;湖南省教育厅科研项目17C1156;中南大学研究生自主探索创新项目2015zzts2121;湖南医药学院教研项目2013JG07

在线出版日期：2018-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3869-3872,3879