计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
4期
1312-1317
,共6页
赵建奇%黄美艳%冯前进%陈武凡
趙建奇%黃美豔%馮前進%陳武凡
조건기%황미염%풍전진%진무범
MR图像%脑肿瘤分割%词袋模型%分类词典%滑动窗口%分类器
MR圖像%腦腫瘤分割%詞袋模型%分類詞典%滑動窗口%分類器
MR도상%뇌종류분할%사대모형%분류사전%활동창구%분류기
magnetic resonance images%segmentation of brain tumor%bag of words%category-specific vocabulary%sliding window%classifier
提出了一种基于词袋模型配合滑动窗口提取像素点特征的脑肿瘤MR图像分割方法.通过预处理去除非脑组织并进行灰度值归一化,采集图像的图像块特征并聚类生成视觉词典;在生成视觉词典的过程中,通过分别生成病灶区域词典和背景区域词典进而组合得到最终的联合视觉词典;利用联合词典配合滑动窗口对像素点进行表达并将其作为像素点的特征,利用逻辑回归分类器进行训练和分类从而完成对脑肿瘤的分割.在160幅脑肿瘤MR图像组成的数据集上进行实验,实验结果表明分割准确率达到90.42％.
提齣瞭一種基于詞袋模型配閤滑動窗口提取像素點特徵的腦腫瘤MR圖像分割方法.通過預處理去除非腦組織併進行灰度值歸一化,採集圖像的圖像塊特徵併聚類生成視覺詞典;在生成視覺詞典的過程中,通過分彆生成病竈區域詞典和揹景區域詞典進而組閤得到最終的聯閤視覺詞典;利用聯閤詞典配閤滑動窗口對像素點進行錶達併將其作為像素點的特徵,利用邏輯迴歸分類器進行訓練和分類從而完成對腦腫瘤的分割.在160幅腦腫瘤MR圖像組成的數據集上進行實驗,實驗結果錶明分割準確率達到90.42％.
제출료일충기우사대모형배합활동창구제취상소점특정적뇌종류MR도상분할방법.통과예처리거제비뇌조직병진행회도치귀일화,채집도상적도상괴특정병취류생성시각사전;재생성시각사전적과정중,통과분별생성병조구역사전화배경구역사전진이조합득도최종적연합시각사전;이용연합사전배합활동창구대상소점진행표체병장기작위상소점적특정,이용라집회귀분류기진행훈련화분류종이완성대뇌종류적분할.재160폭뇌종류MR도상조성적수거집상진행실험,실험결과표명분할준학솔체도90.42％.
