文献类型：期刊文章

作　　者：侯发忠[1] 邹北骥[2] 刘召斌[1] 周支元[1]

机构地区：[1]湖南医药学院公共课部,湖南怀化418000 [2]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61173122);湖南省自然科学基金重点项目(12JJ2038);湖南省博士研究生科研创新基金资助项目(CX2013B074);湖南省教育厅科研项目(17C1156);中南大学研究生自主探索创新项目(2015zzts2121);湖南医药学院教研项目(2013JG07)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：12

起止页码：3869-3872

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配的子区域,同时利用平滑操作来避免存在孤立区域;最后,对FLAIR模态图像进行处理,以分离出脑水肿区域,最终获取脑肿瘤区域的准确边界。在多模态脑肿瘤图像数据库Bra TS2012上进行实验,结果表明该算法能够准确且完整地分割出肿瘤区域。

关 键 词：脑肿瘤分割  多模态核磁共振图像  灰度分布匹配  平滑操作  

分 类 号：TP391.41]