基于混合水平集的脑胶质瘤分割方法

• 作者: 刘世伟 岳晴 王星月 王远军 贺江琳
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 脑胶质瘤分割 GAC模型 LIF模型 水平集算法 C-V模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 414-419
• 页数: 6页
• 分类号: R739.41|R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2019.04.009

摘要

全面考虑脑胶质瘤分割图像的边界信息和区域信息,在水平集的基础上,将基于边缘检测的活动轮廓模型(GAC模型)和局部图像拟合模型(LIF模型)相结合,提出一种混合水平集的分割方法.首先,对脑胶质瘤MR图像进行预处理,采用C-V模型提取脑组织;然后,创建混合水平集模型,对脑组织图像中的脑胶质瘤进行分割.实验证明,本研究的分割方法可以简化水平集符号距离函数的正则化过程,并且可有效克服GAC模型在弱边缘或离散边缘处产生的边界泄漏的问题,从而取得较好的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王远军	上海理工大学医学影像工程研究所	66	239	9.0	12.0
2	王星月	上海理工大学医学影像工程研究所	6	0	0.0	0.0
3	岳晴	上海理工大学医学影像工程研究所	3	0	0.0	0.0
4	贺江琳	上海理工大学医学影像工程研究所	2	2	1.0	1.0
5	刘世伟	上海理工大学医学影像工程研究所	2	0	0.0	0.0