基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割?

• 作者: 朱艳春 范虹 韦文瑾
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 磁共振图像 距离正则化水平集 二维集合经验模式分解 固有模式函数
• 年，卷（期）: 2016,（16）
• 所属期刊栏目: 物理学交叉学科及有关科学技术领域
• 页码范围: 168701-1-168701-10
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.65.168701

摘要

针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理，分割效果受噪声影响较大的问题，本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法，提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度。算法中首先使用 BEEMD将待分割MR图像分解为多个二维固有模式函数(BIMF)，通过对各BIMF赋予不同加权系数重构待分割图像，从而增强分割目标；然后在DRLSE的边界指示函数中添加部分BIMF分量，恢复因高斯平滑被模糊的目标轮廓，并使用DRLSE方法对重构图像进行分割。通过对仿真图像和临床MR图像分割验证，表明本文算法具有较高的分割精度和鲁棒性，能有效实现对临床MR图像的分割。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范虹	陕西师范大学计算机科学学院	30	276	10.0	15.0
2	朱艳春	中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所	5	16	2.0	4.0
3	韦文瑾	陕西师范大学计算机科学学院	1	2	1.0	1.0