人脑CT病变区图像准确诊断仿真研究

• 作者: 丁穗娟
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 人脑病变 图像分割 诊断
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 294-297
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4604字
• 语种: 中文

摘要

通过对人脑CT病变区图像进行分割从而实现人脑疾病的准确诊断,可以有效降低人脑疾病导致的死亡率.对人脑CT病变区图像的分割,需要获取多尺度梯度矢量信息,利用改信息构造图像区域边界型能量函数,完成对图像的精准分割.传统方法先计算出CT图像符号距离函数,并结合快速步进法生成符号表,但忽略了构造图像区域边界型能量函数,导致分割精度偏低.提出通过图像分割改进方法实现人脑疾病准确诊断.利用FCM聚类原理对人脑CT病变区图像感兴趣区域进行初分割,提取CT图像感兴趣区域轮廓,获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量函数,利用Hessian矩阵对人脑感兴趣区域3维体数据增强滤波,对增强滤波后的三维CT图像,结合灰度和空间信息构造网络图,结合图割理论实现网络图分割,由此完成对人脑CT病变区图像分割.实验结果表明,所提方法能够在有效提升人脑疾病诊断正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁穗娟	广西医科大学教务处	28	55	4.0	6.0