基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割

发布时间：2017-10-08 13:02

  本文关键词：基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割

  更多相关文章： 磁共振图像 距离正则化水平集 二维集合经验模式分解 固有模式函数

【摘要】：针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理,分割效果受噪声影响较大的问题,本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法,提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度.算法中首先使用BEEMD将待分割MR图像分解为多个二维固有模式函数(BIMF),通过对各BIMF赋予不同加权系数重构待分割图像,从而增强分割目标;然后在DRLSE的边界指示函数中添加部分BIMF分量,恢复因高斯平滑被模糊的目标轮廓,并使用DRLSE方法对重构图像进行分割.通过对仿真图像和临床MR图像分割验证,表明本文算法具有较高的分割精度和鲁棒性,能有效实现对临床MR图像的分割.
【作者单位】： 陕西师范大学计算机科学学院;中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所;
【关键词】： 磁共振图像 距离正则化水平集 二维集合经验模式分解 固有模式函数
【基金】：陕西省自然科学基金(批准号:2014JM2-6115) 陕西省科学技术研究发展计划(批准号:2012K06-36) 国家自然科学基金(批准号:41271518)资助的课题~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)具有软组织分辨率和空间分辨率高的特点,且无放射线的损伤,可同时进行多层面、多参数、多序列成像,提供的信息量明显大于其他影像技术,已被广泛应用于医学临床上[1],尤其是一些新理论[2]和硬件技术[3]的提出以及特殊成像方

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本文编号：994153