基于边缘检测与支持向量机的关节软骨自动分割算法研究
本文关键词:基于边缘检测与支持向量机的关节软骨自动分割算法研究
【摘要】:目的设计并实现一种针对核磁共振成像(MRI)图像的关节软骨自动分割算法。方法利用像素的整体与局部特征分别构建二分类支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对股软骨、胫软骨及髌软骨进行自动分割。首先提出一种基于边缘数目反馈的Canny检测器阈值迭代法并利用该方法提取图像的主要边缘,随后根据特征参数对提取的边缘进行识别并标记出不同的骨-软骨边缘,利用训练的SVM分类器对软骨进行初步分割并根据软骨的解剖位置缩小搜索空间,最后利用形态学操作对初步分割结果进行优化。结果自动分割结果中软骨的形态轮廓与原始图像吻合效果好,股软骨、胫软骨及髌软骨的Dice’s系数平均值分别为0.80、0.76、0.74,与手工分割结果具有较好的一致性。结论该算法能够准确、快速地分割出MRI图像中不同的软骨组织。
【作者单位】: 第三军医大学学员旅十三队;第三军医大学生物医学工程学院医学信息学教研室;第三军医大学西南医院放射科;
【关键词】: MRI 软骨 分割 边缘检测 支持向量机
【基金】:国家自然科学基金重大项目(61190122)~~
【分类号】:R312
【正文快照】: 随着人民生活水平的不断提高与人口老龄化的加剧,骨关节炎[1]已成为降低中老年工作、生活能力的主要疾病,常伴随关节软骨的退化、破坏及形态改变。核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为一种无创的检查方式,已成为评估软骨形态、功能的主要手段[2]。通过在MRI影
【二级参考文献】
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8 张怀\,
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