一种用于MR脑图像分割的改进区域生长方法

• 作者: 任智新 尹云峰 陈真诚
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大类间方差法 迭代法 区域生长 形态学
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 477-479
• 分类号: TP391
• 字数: 2684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2011.06.012

摘要

为了达到改善核磁共振脑组织图像分割效果,提出了一种结合最大类间方差法和迭代法来自动获取阈值的区域生长算法.核磁共振脑组织图像经过预处理后,用最大类间方差法和迭代法分别分割图像获得阈值T1和T2,然后根据待分割区域的特征对T1、T2进行处理获得区域生长需要的阈值,最后采用改进的区域生长算法分割图像获取目标区域.经过改进的区域生长算法不但适用于分割目标区域简单、轮廓清晰的核磁共振脑组织图像,对结构复杂、形状不规则的目标也有很好的分割效果.实验结果表明,改进的算法优于传统的区域生长算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈真诚	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	91	434	12.0	16.0
2	任智新	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	6	39	4.0	6.0
3	尹云峰	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	9	1.0	1.0