基于双高斯空间模型的人脑MRI分割方法

发布时间：2017-11-08 04:25

  本文关键词：基于双高斯空间模型的人脑MRI分割方法

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【摘要】：针对传统的基于高斯混合模型的分割方法由于忽略了空间信息和高斯模型间的线性组合导致对强噪声或边缘模糊的人脑MRI的分割效果并不理想的缺点,运用双高斯空间模型来对人脑MRI进行分割。由于双高斯空间模型拥有优良的空间相关性,能够很好的对脑部MRI纹理和边缘进行有效划分;因为人脑MRI的灰度分布呈现高斯分布特征,用双高斯空间模型对人脑MRI建模能够很好的符合人脑MRI的灰度分布特点;同时高斯权重置信度的指数结构以及平滑系数的引入使得分割鲁棒性大大增强;运用梯度下降法对双高斯空间模型的平滑系数进行求解,根据最大后验概率准则得到图像的最终分割结果。实验结果表明,该方法对人脑MRI具有很好的分割结果,同时鲁棒性与抗噪性能大大增强。
【作者单位】： 昆明理工大学理学院;
【基金】：云南省科技厅面上项目(批准号:2005F0025M)资助 昆明理工大学人才培养基金项目(批准号:KKZ3201339035)资助
【分类号】：R445.2;TP391.41
【正文快照】： 医学图像分割是临床医疗诊断的重要前提,也是医学图像分析和应用的重要基础环节[1],其中人脑图像分割更是医学图像分割的一个重要分支。人脑图像对人脑疾病的诊断有着不可替代的作用。核磁共振图像(Magnetic Resonance Images,MRI)分割技术能帮助医生对脑瘤,脑梗塞,帕金森综合

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本文编号：1155603