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| 一种基于FCM和VBM的头部磁共振图像多组织分割算法 |
| 刘君何南武和雷 |
| 南昌航空大学信息工程学院南昌大学信息工程学院 |
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摘要 为了在无损情况下获得精确的人体头部三维模型,需要从颅脑的MRI序列图像中分割出头皮、颅骨、灰质、白质和脑脊液等5种主要的组织。首先,通过BET算法从原始的MRI图像中摘取出颅脑区域,然后通过模糊C-均值聚类(FCM)算法对得到的颅脑区域进行细分得到灰质、白质和脑脊液,继而再通过基于体数据的形态学(VBM)分割算法分割出颅骨、头皮和脑部空腔等非脑组织区域,最后对分割得到的各个组织进行平滑和形态学处理,最终成功分割出了所需的5种组织。通过与K均值聚类算法及形态学分割方法对比发现,该分割算法在组织边缘梯度更高的情况下具有更低的形态失真度。
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| 关键词 ：
图像分割,
FCM算法,
VBM算法
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目(61163047)； 江西省自然科学基金资助项目(20151BAB205050)； 江西省教育厅基金资助项目(GJJ14503)； |
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