基于高斯-马尔科夫随机场模型的脑血管分割算法研究

• 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: 电子与信息学报
• 学科: 医学
• 关键词: 脑血管分割 马尔科夫随机场 统计模型 随机期望最大化算法
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2053-2060
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|R445.2
• 字数: 6697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.01534

摘要

由于脑血管具有分枝众多、形态细小以及位置特殊和形态复杂等特性,在医学图像中精确地提取脑血管成为一项比较棘手的问题.该文提出了一种新颖的统计学分割方法,有效地实现了脑血管的精确分割.首先,充分利用各血管像素的空间邻域信息,将马尔科夫随机场信息加入到统计学模型的方法中,提出了新的马尔科夫统计模型;然后,利用随机期望最大化(Stochastic versions of the Expectation Maximization,SEM)算法来对统计模型中的多个参数进行估计,寻找最优解,进而实现了脑血管的3维分割.实验结果表明,该方法不仅能够分割出较大的血管分支,而且因其考虑了血管邻域信息,对细小血管的分割也有较好的效果,因此对脑血管疾病的临床预防和诊断具有深远的意义.

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	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