分水岭优化的C-V模型脑肿瘤图像分割

发布时间：2019-05-06 07:17

【摘要】：C-V模型可有效对脑肿瘤等医学图像进行分割,但存在对初始轮廓位置敏感及重新初始化耗时的问题,为此,提出了一种分水岭优化的C-V模型脑肿瘤分割方法。首先引入标记函数,通过强制最小技术改善传统分水岭变换的过分割现象,得到粗分割结果,然后在粗分割基础上确定C-V模型初始轮廓位置,最后采用无需重新初始化的C-V模型进行细分割,得到较精确的脑肿瘤分割结果。实例结果表明,经过分水岭优化后的C-V模型能够对常见脑肿瘤图像进行有效分割,尤其是能够将与组织粘连的肿瘤分割出来。
[Abstract]:Cv model can effectively segment medical images such as brain tumors, but it is sensitive to the initial contour position and time-consuming for re-initialization. Therefore, a watershed-optimized method for brain tumor segmentation is proposed in this paper. Firstly, the marking function is introduced to improve the over-cut phenomenon of the traditional watershed transform by means of the forced minimization technique, and the rough segmentation results are obtained. Then the initial contour position of the C-V model is determined on the basis of the rough segmentation. At last, the fine segmentation results of brain tumors are obtained by using the C-V model without re-initialization. The results show that the C-V model optimized by watershed can effectively segment the common brain tumor images, especially the tumors with tissue adhesion.
【作者单位】：兰州交通大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61261029) 金川公司预研基金项目(No.JCYY2013009)
【分类号】：R739.41;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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