基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割

发布时间：2017-05-19 14:27

  本文关键词：基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除。然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织。最后,融合两种方法实现脑血管粗提取。实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息。本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中。
【作者单位】： 北京师范大学信息科学与技术学院;中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室;
【关键词】： 脑血管三维重构 层次化分割 局部梯度最大算法 局部二值拟合模型 图像融合
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61271366,No.61170170,No.61003134,No.61170203) 首都科技条件平台资助项目(Z131110000613062) 北京市自然科学基金重点项目(No.4081002) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.2012LYB49)
【分类号】：R318.6
【正文快照】： 1引言脑血管疾病一直是威胁人类健康的头号杀手,现在我国脑血管发病率依然处于上升阶段,并呈现年轻化趋势。医学影像技术以非入侵的方式实现脑血管检测,具有无创、高效的特点,现已为患者广泛接受,并普遍应用于临床。在脑血管疾病治疗中,构造一个精确的血管分割系统对于疾病的

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本文编号：378966