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多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割

范虹 朱艳春 王芳梅 张旭梅

多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割

范虹, 朱艳春, 王芳梅, 张旭梅
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  • 针对乳腺MR图像信息量大、灰度不均匀、边界模糊、难分割的特点,提出一种多分辨率水平集乳腺MR图像分割算法. 算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析,得到粗尺度图像;然后对粗尺度图像利用改进CV 模型进行分割. 为了去除乳腺MR图像中灰度偏移场对分割效果的影响,算法中引入局部拟合项,并用核函数进一步改进CV模型,进而对粗尺度分割效果进行优化处理. 仿真和临床数据分割结果表明,所提算法分割灰度不均匀图像具有较高的分割精度和鲁棒性,能够有效的实现乳腺MR图像的分割.
    • 基金项目: 陕西省科学技术研究发展计划(批准号:2012K06-36)和陕西师范大学中央高校基本科研业务费(批准号:GK201102006)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-11-14
  • 修回日期:  2014-01-15
  • 刊出日期:  2014-06-05

多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割

  • 1. 陕西师范大学 计算机科学学院, 西安 710062;
  • 2. 北京大学物理学院, 医学物理和工程北京市重点实验室, 北京 100871
    基金项目: 

    陕西省科学技术研究发展计划(批准号:2012K06-36)和陕西师范大学中央高校基本科研业务费(批准号:GK201102006)资助的课题.

摘要: 针对乳腺MR图像信息量大、灰度不均匀、边界模糊、难分割的特点,提出一种多分辨率水平集乳腺MR图像分割算法. 算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析,得到粗尺度图像;然后对粗尺度图像利用改进CV 模型进行分割. 为了去除乳腺MR图像中灰度偏移场对分割效果的影响,算法中引入局部拟合项,并用核函数进一步改进CV模型,进而对粗尺度分割效果进行优化处理. 仿真和临床数据分割结果表明,所提算法分割灰度不均匀图像具有较高的分割精度和鲁棒性,能够有效的实现乳腺MR图像的分割.

English Abstract

参考文献 (21)

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