基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割

• 作者: 万生阳 何士和 王小鹏 王称意
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脑肿瘤 形态学多尺度修正 分水岭变换 图像分割 形态学梯度
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 593-596
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.02.0593

摘要

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法.该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割.实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小鹏	兰州交通大学电子与信息工程学院	119	812	15.0	22.0
2	王称意	兰州交通大学电子与信息工程学院	5	15	3.0	3.0
3	万生阳	兰州交通大学电子与信息工程学院	5	12	2.0	3.0
4	何士和	兰州交通大学电子与信息工程学院	2	7	1.0	2.0