基于直方图拟合的MRI图像水平集分割

摘要：

利用混合高斯模型对MRI图像直方图进行分析,将拟合获得的特征参数作为水平集曲线进化的约束条件,对医学图像进行分割.分割中采用的自适应Level set方法,能够自适应地确定曲线进化方向(扩张或收缩),而不必在分割之前指定其进化方向,减少了人工干预;同时也克服了传统测地活动轮廓线(GAC)方法对图像梯度信息的过分依赖,以及由于对图像进行大尺度高斯平滑处理造成边缘点移动、定位准确度下降的缺陷.分别对MRI仿真和真实图像进行了实验,MRI仿真实验的分割敏感性、专一性和总体性能指标分别达到了94.72%、97.52%和97.22%.分割结果的定量分析和定性分析表明算法的有效性以及较高的分割准确度.

关键词：直方图拟合、图像分割、Level Set方法、K-均值

所属期刊栏目：27

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金30170259;30570475;60372081;高等学校博士学科点专项科研项目20050141025

在线出版日期：2008-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7