基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割

• 作者: 刘新宇 周明全 张美霞 曹容菲 武仲科 王醒策 田沄
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑血管三维重构 层次化分割 局部梯度最大算法 局部二值拟合模型 图像融合
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 3283-3297
• 页数: 15页
• 分类号: TP391
• 字数: 11059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20132112.3283

摘要

考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法.首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除.然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织.最后,融合两种方法实现脑血管粗提取.实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息.本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘新宇	中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室	141	717	13.0	18.0
2	周明全	北京师范大学信息科学与技术学院	270	2127	22.0	27.0
3	田沄	北京师范大学信息科学与技术学院	15	93	7.0	8.0
4	武仲科	北京师范大学信息科学与技术学院	41	311	10.0	15.0
5	王醒策	北京师范大学信息科学与技术学院	19	139	8.0	11.0
6	曹容菲	北京师范大学信息科学与技术学院	3	27	3.0	3.0
7	张美霞	北京师范大学信息科学与技术学院	3	22	2.0	3.0