基于参数化互信息的脑MR图像分割与偏移场矫正模型及快速算法

• 作者: 孙玉宝 张军 肖亮 詹天明 韦志辉
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脑核磁共振图像 分割 偏移场矫正 分裂Bregman迭代
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2807-2812
• 分类号: TP391
• 字数: 5494字
• 语种: 中文

摘要

脑核磁共振(Magnetic Resonance简称MR)图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量,建立脑MR图像的分割与偏移场矫正的变分模型.最后,给出了基于分裂Bregman迭代方法的快速分割与偏移场矫正算法.实验结果表明本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果,而且具有较快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖亮	南京理工大学计算机科学与技术学院	132	1593	20.0	33.0
2	韦志辉	南京理工大学计算机科学与技术学院	124	1896	20.0	36.0
6	孙玉宝	南京理工大学计算机科学与技术学院	21	489	11.0	21.0
7	张军	南京理工大学理学院	54	516	13.0	21.0
8	詹天明	南京理工大学计算机科学与技术学院	11	116	7.0	10.0