多发性硬化症MR图像分割新算法研究

• 作者: 余学飞 李彬 陈武凡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 核模糊C均值 多发性硬化症
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 176-178
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.02.051

摘要

提出了一种针对多发性硬化症病灶T2加权脑部磁共振(MR)图像的分割算法.根据多发性硬化症病灶和脑脊液在T2加权像上同表现为高亮度信号的特点,把模糊C均值分割算法与形态学方法相结合,提出了基于核模糊C均值的多发性硬化症病灶分割算法.该算法首先用改进的核模糊C均值算法做基础分割,再用形态学方法提取出多发性硬化症病灶得到最终分割结果.通过对多发性硬化症模拟脑部MR图像的分割结果表明,算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余学飞	南方医科大学生物医学工程学院	46	201	8.0	10.0
2	李彬	南方医科大学生物医学工程学院	40	163	7.0	10.0
3	陈武凡	南方医科大学生物医学工程学院	214	1814	21.0	30.0