大脑组织多参数磁共振影像分割方法研究

• 作者: 包尚联 周晓东 李德军
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: Multi-spectral MRI 图像分割 kNN FNP 邻域规则
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 89-91,121
• 页数: 4页
• 分类号: R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2003.02.009

摘要

对大脑组织的影像分割,在人脑疾病的诊断和治疗以及人脑的功能研究中有着越来越重要的作用.本文应用最近邻算法(kNN)和模糊最近原型(FNP)算法对Multi-Spectral MR图像进行分割.综合考虑MR图像的特征和解剖学的知识,我们发展了一套邻域规则,用来弥补kNN算法和FNP算法的各自的不足,加快了计算的速度.通常的分类分析只在状态空间,而没有考虑到图像中像素之间的相邻信息,而正是这些由生物学特征决定的相邻信息,可以作为状态空间分类之后,用邻域规则对通常分类中不确定的像素进行进一步分类的依据.通过这样的这步过程,有效地降低了分类的错误,得到的分割结果明显好于文献中单独使用kNN和FNP算法得到的结果.