基于数据融合的脑组织图像分割

• 作者: 刘文艳 周付根 周孝宽
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 核磁共振图像 多模态 图像分割 FCM 数据融合
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 新技术与新方法
• 页码范围: 186-190
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 字数: 2850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-5515.2008.01.043

摘要

随着医学影像技术的发展,我们可以用不同的成像方法对同一个脑断层得到多模态的核磁共振图像,针对脑组织分割的需要,文中介绍了一种基于数据融合的多模分割方法.算法首先用基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)的方法分别对单一模态的图像聚类进行分割,然后采用数据融合的方法得出最终的分割结果.实验结果表明,此方法能有效地分割出白质、灰质和脑脊液,并且分割精度要明显高于对单一模态图像的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周付根	北京航空航天大学图像处理中心	52	582	14.0	22.0
2	周孝宽	北京航空航天大学图像处理中心	36	485	8.0	22.0
3	刘文艳	北京航空航天大学图像处理中心	2	18	2.0	2.0