基于多特征支持向量机和弹性区域生长的膝软骨自动分割

• 作者: 何璇 刘书君 吕洋 李勇明 王品 邱明国
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 信息处理技术 多特征支持向量机 弹性区域生长 膝软骨自动分割
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 1688-1696
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.73|R445.2
• 字数: 6473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201605045

摘要

为了从膝关节磁共振图像(MRI)中分割出膝软骨,提出一种基于多特征支持向量机(SVM)边缘定位和弹性区域生长的自动分割算法.首先,采用自适应Canny边缘检测算法提取图像主要边缘;再对边缘提取多个图像特征,结合SVM算法对边缘进行分类,完成软骨边缘定位;然后,在软骨边缘的基础上进行种子点及软骨像素区域的选择;之后基于选择的结果采用弹性区域生长进行初步软骨分割;最后,基于先验知识和形态学获得最终膝软骨分割结果.实验结果表明:该算法能够准确、快速地自动分割出膝关节MRI中不同的膝软骨,其中股软骨、胫软骨、髌软骨的平均评价重要指标(DSC)分别可达0.8543、0.8280、0.8703,与手工分割结果具有较高的一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇明	重庆大学通信工程学院	51	315	9.0	15.0
3	邱明国	第三军医大学生物医学工程学院	59	400	12.0	16.0
4	刘书君	重庆大学通信工程学院	19	85	6.0	7.0
7	王品	重庆大学通信工程学院	19	62	5.0	6.0
8	吕洋	重庆大学通信工程学院	4	15	2.0	3.0
9	何璇	重庆大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0