基于贝叶斯分类的水平集MR图像分割方法

• 作者: 杨丰 金大年 陈武凡
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: MRI 图像分割 水平集 贝叶斯分类 窄带法
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 568-571
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2005.04.004

摘要

本文介绍一种结合贝叶斯分类的水平集方法用于人体MR图像分割.本方法首先通过贝叶斯分类模型计算出水平集曲线位于边界上的概率;其次,将与此概率相关联的区域决策影响因子添加在水平集函数方程中;最终,实现利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界能力的目的.分割实验结果表明,该方法较好地克服了传统水平集方法在MR图像分割中存在的边界泄露问题.与其他MR图像分割方法比较,本方法具有更优的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈武凡	南方医科大学医学图像实验室	214	1814	21.0	30.0
2	杨丰	南方医科大学医学图像实验室	52	330	11.0	15.0
3	金大年	南方医科大学医学图像实验室	2	25	1.0	2.0