基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法

• 作者: 苏冠豪 赵开发 钱鹏江 陈扬洋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 磁共振成像 合成计算机断层扫描 下腹部 mDixon序列 迁移模糊聚类 有监督学习
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 273-281
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 6435字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052534

摘要

为通过磁共振成像(MRI)数据生成合成计算机断层扫描(sCT),根据mDixon序列的下腹部MRI数据,提出迁移模糊聚类(TFCM)与支持向量机相结合的方法.借助病人MRI源数据提供的高级历史知识,利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理,采用有监督学习方法对聚类结果投票,完成图像组织分割,并对分割的组织区域赋予相应的CT值来生成sCT.实验结果证明,该方法可以将下腹部MRI数据分割成脂肪、空气、骨头和软组织4类,并准确生成sCT,其预测值绝对误差最小仅为81 HU,相较于FCM方法,分类结果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱鹏江	江南大学数字媒体学院	33	123	5.0	9.0
2	陈扬洋	江南大学数字媒体学院	1	2	1.0	1.0
3	赵开发	江南大学数字媒体学院	1	2	1.0	1.0