基于树形聚类匹配的脑肿瘤自动分割方法

• 作者: 于戈 张一飞 杨金柱 贾迪 赵大哲
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 脑肿瘤分割 聚类算法 C-V模型 形态学算法 形变模型
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与图形、图像技术
• 页码范围: 285-288
• 分类号: TP391
• 字数: 3782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2012.02.019

摘要

提出一种基于树形聚类匹配的脑肿瘤自动分割方法.为了去除非脑组织对于脑肿瘤定位的影响,首先提出一种新的脑组织提取算法,这种算法无需完整的序列影像,可直接对三维影像数据进行分割.其次对分割后的脑组织影像进行中心定位,建立树形索引匹配结构,采用一种节点匹配算法完成粗分割,最后根据粗分割结果,采用形变模型完成精确分割.算法的特点是无需数据集的训练,能够较为准确的完成脑肿瘤的自动分割,实验结果验证了算法的实用性及可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵大哲	东北大学医学影像计算机教育部重点实验室	69	736	13.0	23.0
2	杨金柱	东北大学医学影像计算机教育部重点实验室	27	193	9.0	12.0
3	贾迪	东北大学医学影像计算机教育部重点实验室	22	133	6.0	10.0
7	张一飞	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	5	1.0	1.0
8	于戈	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	5	1.0	1.0