计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
3期
975-980
,共6页
胡昊%张明慧%卢振泰%冯前进%陈武凡
鬍昊%張明慧%盧振泰%馮前進%陳武凡
호호%장명혜%로진태%풍전진%진무범
磁共振图像%图像配准%图谱融合%图像分割%海马
磁共振圖像%圖像配準%圖譜融閤%圖像分割%海馬
자공진도상%도상배준%도보융합%도상분할%해마
magnetic resonance images%registration%atlas fusion%segmentation%hippocampus
为对海马体积形态进行研究,提出一种基于多图谱配准的T1加权脑部磁共振图像海马分割方法.海马分割对神经系统疾病的诊断有重要意义,配准技术有效地将医学图谱的先验知识融入分割过程,实现精确自动分割.为提高配准效果,采用改进后的最小化残差复杂度算法,在考虑图像灰度信息的同时,融入空间位置信息.该算法对噪声鲁棒性强,配准精度高.利用配准得到的空间变换将图谱海马对目标图像映射后,采用STAPLE算法进行融合,得到目标图像的海马.分析结果表明,该算法稳定有效,分割结果精确度高.
為對海馬體積形態進行研究,提齣一種基于多圖譜配準的T1加權腦部磁共振圖像海馬分割方法.海馬分割對神經繫統疾病的診斷有重要意義,配準技術有效地將醫學圖譜的先驗知識融入分割過程,實現精確自動分割.為提高配準效果,採用改進後的最小化殘差複雜度算法,在攷慮圖像灰度信息的同時,融入空間位置信息.該算法對譟聲魯棒性彊,配準精度高.利用配準得到的空間變換將圖譜海馬對目標圖像映射後,採用STAPLE算法進行融閤,得到目標圖像的海馬.分析結果錶明,該算法穩定有效,分割結果精確度高.
위대해마체적형태진행연구,제출일충기우다도보배준적T1가권뇌부자공진도상해마분할방법.해마분할대신경계통질병적진단유중요의의,배준기술유효지장의학도보적선험지식융입분할과정,실현정학자동분할.위제고배준효과,채용개진후적최소화잔차복잡도산법,재고필도상회도신식적동시,융입공간위치신식.해산법대조성로봉성강,배준정도고.이용배준득도적공간변환장도보해마대목표도상영사후,채용STAPLE산법진행융합,득도목표도상적해마.분석결과표명,해산법은정유효,분할결과정학도고.
