改进的多模式脑肿瘤图像混合分割算法

• 作者: 关欣 李锵 童云飞
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 脑肿瘤 多模式 快速模糊C均值 混合水平集
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 340-346
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2018.03.011

摘要

脑肿瘤是一种高危疾病,在治疗过程中,任何有关位置和大小的信息都至关重要.为了有效检测和诊断脑肿瘤,针对多模式MRI脑肿瘤图像:FLAIR、T2和T1C,本文提出一种改进的多模式脑肿瘤图像混合分割算法.首先对三种模式的MRI图像分别进行中值滤波和快速模糊C均值聚类,之后将图像灰度值按照线性比例FLAIR∶T2∶T1C=5∶4:1融合得到预处理图像.之后使用快速模糊C均值算法和自动阈值对预处理图像进行聚类分割,得到脑肿瘤的欠分割图像,最后,使用混合水平集算法对欠分割图像进行分割得到脑肿瘤分割图像.分割的脑肿瘤图像与金标准对比,平均Dice达到0.90;与同类算法对比,经本文算法得到的Dice最佳,稳定性好,实时性高,能够满足医学临床需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锵	天津大学微电子学院	74	624	12.0	22.0
2	关欣	天津大学微电子学院	36	193	9.0	12.0
3	童云飞	天津大学微电子学院	1	12	1.0	1.0