基于SIFT特征关键点匹配的脑组织提取方法

摘要：

脑组织提取是脑部磁共振图像处理的重要步骤之一.为稳定准确地提取脑组织,提出一种基于点阵SIFT(Scale Invariant Featun Transform)特征匹配的脑组织提取方法.该方法在采用BET方法对脑组织进行提取的过程中,不断提取轮廓点阵的SIFT特征,并提出基于距离约束投票的特征匹配方法,对目标图像当前脑组织轮廓和模板图像脑组织进行匹配,根据匹配结果重新定义BET脑组织提取参数再继续进行轮廓演化,从而得到稳定的脑组织轮廓.然后以该轮廓为初始值采用Graph cuts方法进行精提取,最终得到精确的脑组织边界.采用IBSR网站20套MRI图像序列与其他3种算法进行对比实验,得到最高的DICE精度(0.962±0.008)、Jaccard精度(0.926±0.014)和特异性(0.994±0.004)、最低的假阳性率(4.95％±2.74％)、较低的假阴性率(2.82％±2.0％).精度最高表明该方法具有很好的提取精度,相应参数的标准差较小表明本方法有很好的稳定性,说明该算法是一种精确稳定的脑组织自动提取方法.

关键词：脑组织提取、BET算法、SIFT、特征匹配、图割法

所属期刊栏目：37

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金61162023,61163046;江西省重点研发计划一般项目20171BBG70052,20161BBE50080

在线出版日期：2018-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：266-273