基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法

• 作者: 刘亚军 刘定一 詹天明
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑肿瘤提取 多序列核磁共振图像 核稀疏表示 邻域核 空间特征联合
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 449-454
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2017.04.013

摘要

为了提高融合多序列MR图像应用于脑肿瘤提取时分割区域的准确性,基于核稀疏表示分类方法,联合多序列MR图像中的空间结构和灰度特征信息,提出一种空间特征联合的脑肿瘤核稀疏表示分类方法.首先构建各个类别的子字典,再用邻域滤波核稀疏表示方法对多序列脑MR图像进行分类,该邻域滤波核可以有效地将灰度特征与空间结构结合起来提高脑肿瘤提取的准确性.对国际数据库MICCAI BraTS提供的临床和仿真数据进行分割.结果表明:与稀疏表示分类方法相比,所提出的基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法由于增加了空间结构信息,所得的提取准确率提高了5％～6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘亚军	东南大学计算机科学与工程学院	35	480	13.0	21.0
2	刘定一	三江学院计算机科学与工程学院	28	64	4.0	7.0
3	詹天明	江苏大学计算机科学与通信工程学院	4	2	1.0	1.0