点击次数：

论文类型： 期刊论文

发表时间： 2008-02-20

发表刊物： 中国生物医学工程学报

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD

卷号： 27

期号： 1

页面范围： 1-7

ISSN号： 0258-8021

关键字： 直方图拟合;图像分割;Level Set方法;K-均值

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.