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公开(公告)号:CN109285176B
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN201811166740.7
申请日:2018-10-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正则化图割的大脑组织分割方法,首先基于强度距离和空间相似度,设计新的体素间相似度计算方法,从而对体素进行聚类,把大脑MRI图像分割为一系列均匀并且较好地贴合图像边缘的超体素;随后明通过把大脑不同组织的先验概率融入到图割框架中,设计一个能量计算公式,计算每个超体素在分配不同标签时各个部分的能量值,从而使用图割方法对超体素分割,把Magnetic Resonance Imaging(MRI)图像分割成不同的组织。本发明能够从最初的脑部MRI分割出三种脑组织,分割结果中各个组织间边界贴合度高。与已有的MRI图像分割方法相比,本发明分割效果更好,边界贴合度更高,效率更高,处理速度更快,可以较好地抑制噪声的影响。
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公开(公告)号:CN109285176A
公开(公告)日:2019-01-29
申请号:CN201811166740.7
申请日:2018-10-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正则化图割的大脑组织分割方法,首先基于强度距离和空间相似度,设计新的体素间相似度计算方法,从而对体素进行聚类,把大脑MRI图像分割为一系列均匀并且较好地贴合图像边缘的超体素;随后明通过把大脑不同组织的先验概率融入到图割框架中,设计一个能量计算公式,计算每个超体素在分配不同标签时各个部分的能量值,从而使用图割方法对超体素分割,把Magnetic Resonance Imaging(MRI)图像分割成不同的组织。本发明能够从最初的脑部MRI分割出三种脑组织,分割结果中各个组织间边界贴合度高。与已有的MRI图像分割方法相比,本发明分割效果更好,边界贴合度更高,效率更高,处理速度更快,可以较好地抑制噪声的影响。
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