文献类型：期刊文章

作　　者：魏本征[1,2] 尹义龙[3]

Wei Benzheng1,2 , Yin Yilong3(l. College of Science and Technology, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan, 250355, China; 2. Computa tional Medicine Lab, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan, 250355, China; 3. School of Software, Shan dong University, Jinan, 250100, Chin)

机构地区：[1]山东中医药大学理工学院,济南250355 [2]山东中医药大学计算医学实验室,济南250355 [3]山东大学软件学院,济南250100

出　　处：《数据采集与处理》

基　　金：国家自然科学基金(U1201258;61572300)资助项目;山东省自然科学基金(ZR2015FM010)资助项目;山东高校科技计划(J15LN20)资助项目;山东省中医药科技发展计划(2015-026)资助项目

年　　份：2018

卷　　号：33

期　　号：3

起止页码：400-408

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：神经细胞图像分割对于神经科学研究具有重要应用价值。神经细胞亚显微结构的复杂性,以及透射电子显微成像(Transmission electron microscope,TEM)易出现的边界丢失、模糊等质量问题,使得神经细胞TEM图像的自动分割成为一个医学图像处理难题。基于神经细胞TEM图像的局部聚簇性特点,应用超像素技术,本文研究设计了一种基于局部特征约束的TEM图像分割算法。首先构建基于图模型的超像素图像结构表示,然后应用Markov随机场(Markov random field,MRF)模型提取超像素局部空间信息,从而有效地解决超像素图像分割方法中超像素点间邻域信息和空间结构复杂的问题,最后通过MRF模型优化和超像素合并处理获取图像分割结果。研究结果表明,该算法分割精度较高、鲁棒性强,且能很好地表征图像亚显微结构信息。

关 键 词：医学图像分割 局部空间信息  超像素  电子显微图像  

分 类 号：TP18]