结合统计模型和曲线演化的左心室MRI图像分割

摘要：

提出结合区域统计模型和图像梯度信息的MRI图像分割算法.由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象.基于图像梯度构造停止项的水平集方法难以分割此类图像.本文提出两阶段图像分割算法.首先结合先验知识和直方图,确定图像中像素的类别总数.用极大似然估计原理求出每一类的先验概率和概率分布参数,根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数,通过曲线演化获取ROI的粗边界.然后再使用图像梯度构造速度函数对边界进行细化.实验结果表明,本文算法能够有效分割心脏MRI图像.

关键词：曲线演化、概率密度函数、水平集方法、核磁共振成像(MRI)、图像分割

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：香港特区政府研究资助局资助项目CUHK/4180/01E,CUHKI/00C

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：509-514