基于动态方向梯度矢量流模型的脑肿瘤图像分割

• 作者: 俞海平 朱艳 窦洪桥 邬立保 陈昌沉
• 来源期刊: 现代生物医学进展
• 学科: 医学
• 关键词: 脑肿瘤 图像分割 动态方向梯度矢量流模
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 1093-1097
• 分类号: R739.41|R814.42
• 语种: 中文

摘要

目的:针对GVF Snake模型算法收敛容易陷入局部极小值及对初始轮廓位置敏感等缺点,提出一种动态方向梯度矢量流模型(DDGVF),使其更适合医学图像的分割.方法:利用主动轮廓模型的提取和跟踪特定区域内目标轮廓的方法,将其应用于医学图像如CT、MRI和超声图像的处理,以获取特定器官及组织的轮廓.结果:动态方向梯度矢量流场(DDGVF)能够较好地提取出脑肿瘤图像.结论:利用该方法能够较好地分割提取出脑肿瘤图像的肿瘤病变区域,为进一步对其纹理和形状等特征进行描述和分析提供了可靠的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞海平	南京大学医学院附属鼓楼医院放射科	28	161	8.0	11.0
2	陈昌沉	南京大学医学院附属鼓楼医院放射科	8	35	3.0	5.0
3	窦洪桥	南京大学医学院附属鼓楼医院放射科	8	26	3.0	5.0
4	朱艳	南京大学医学院附属鼓楼医院放射科	6	16	2.0	4.0
5	邬立保	南京大学医学院附属鼓楼医院放射科	2	4	2.0	2.0