新的自动分割脑肿瘤图像算法的研究

• 作者: 卢易苏 陈武凡
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 Dirichlet混合过程 各向异性扩散 马尔科夫随机场
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 1181-1183
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3458字
• 语种: 中文

摘要

经典非参数Dirichlet混合过程模型图像分割算法具备在未知类数情况下实现图像自动分割的特点,但是由于其计算速度较慢,限制了该方法在临床上的实时应用.本文在经典非参数模型基础上进行改进,该算法首先将图像进行各项异性扩散滤波平滑,然后将马尔科夫随机场空间约束作为Dirichlet混合过程模型的先验进行分割计算.文中使用新算法对15例脑肿瘤磁共振图像进行分割实验,结果显示新算法能更有效控制收敛时图像分割类数,并且在图像分割的精度和计算速度等特性方面都明显优于经典的Dirichlet混合过程模型分割算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈武凡	南方医科大学医学图像重点实验室	214	1814	21.0	30.0
2	卢易苏	南方医科大学医学图像重点实验室	6	6	2.0	2.0