• 1. 沈阳航空航天大学 计算机学院(沈阳  110136);
  • 2. 中国人民解放军沈阳军区总医院(沈阳 110016);
  • 3. 医学影像智能计算教育部重点实验室(沈阳  110819);
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通过对脑部磁共振影像(MRI)中硬化斑块形态、位置等信息的研究,本文提出了一种基于多标记融合水平集的脑部多发性硬化斑块分割方法。该方法首先使用模糊 C 均值模型提取初始硬化斑块区域,根据该区域的信息统计建立了灰度先验信息项和多标记融合项,并嵌入水平集模型中,通过水平集曲线演化实现脑部多发性硬化斑块分割。实验结果表明该方法能够有效分割脑部磁共振影像中的硬化斑块,具有较好的鲁棒性及较高的准确性。本文提出的方法极大地减轻了医师手动勾画硬化斑块区域的工作量,具有较大的临床应用价值。

引用本文: 宫照煊, 郭薇, 张国旭, 郭佳, 朱振宇, 覃文军, 张国栋. 一种多标记融合水平集的脑部多发性硬化斑块分割方法. 生物医学工程学杂志, 2019, 36(3): 453-459. doi: 10.7507/1001-5515.201808042 复制

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