基于Hough变换和GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法

摘要：

脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法.首先,利用Hough变换和阈值处理自动确定肿瘤区域;然后,利用GVF Snake模型对肿瘤区域进行分割;同时,为了防止GVF Snake在分割时易出现局部极小值的问题,进一步利用遗传算法的全局优化特性,对GVF Snake模型分割的结果进行优化.实验结果表明,提出的模型能实现对肿瘤区域的自动定位,同时也避兔了GVF Snake 模型在分割时易陷入局部最优的问题,使分割的结果更加精确.

关键词：脑肿瘤分割、Hough变换、GVF Snake模型、遗传算法

所属期刊栏目：35

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61440049,61262019;江西省自然科学基金资助项目20151BAB207065,20161BAB202038;江西省教育厅科技项目GJJ170572;江西省科技厅重点研发基金资助项目20161BBG70047

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3469-3471,3475