改进的Random Walker在医学图像分割中的应用

• 作者: 周凌宏 肖阳 胡洁
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Random Walker 特征空间 多模态 图像分割
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.06.010

摘要

针对经典Random Walker算法利用图像信息的局限性,将应用于图像空间的经典Random Walker算法推广至特征空间.先将待分割图像进行高斯核滤波,然后利用联合直方图将图像空间延伸至特征空间,再用经典Random Walker算法进行半监督聚类,以实现在特征空间的初步划分,最后将初步划分的结果映射回原始图像空间中进行分割.这一改进的算法尤其适合多通道图像的分割.将新算法应用于分割多模态MR脑部图像中的神经胶质瘤,并对算法的精确性和算法对种子点的敏感性进行分析,实验结果显示新算法较经典Random Walker算法在精确性和稳定性上都有更佳表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周凌宏	南方医科大学生物医学工程学院	126	624	12.0	15.0
2	胡洁	南方医科大学生物医学工程学院	13	129	6.0	11.0
3	肖阳	南方医科大学生物医学工程学院	4	4	1.0	2.0