北京生物医学工程
北京生物醫學工程
북경생물의학공정
BEIJING BIOMEDICAL ENGINEERING
2013年
3期
237-242
,共6页
刘伟%童同%黄煜峰%冯焕清
劉偉%童同%黃煜峰%馮煥清
류위%동동%황욱봉%풍환청
随机游走%局部二值模式%先验概率%脑组织%分割
隨機遊走%跼部二值模式%先驗概率%腦組織%分割
수궤유주%국부이치모식%선험개솔%뇌조직%분할
Random Walks%local binary pattern%prior probability%brain tissue%segmentation
目的 由于颅脑结构复杂且颅脑磁共振影像易受噪声、磁场不均匀性、部分容积效应等因素的影响,精确的脑组织分割方法仍需深入研究.方法 本文提出一种基于Random Walks的改进算法以提高脑白质、脑灰质及脑脊液分割的准确性.通过引入局部二值模式(local binary patterns,LBP)改进了传统Random Walks权重函数的构造,在反映相邻像素灰度变化信息的同时包含了局部图像的纹理信息,有利于合并同质区域并增强边缘轮廓的识别.本文还使用了灰度先验概率模型减少Random Walks种子点交互的次数.结果 实验结果表明基于LBP的改进算法在多种不同水平的噪声及不均匀场作用下,能够有效识别磁共振影像中脑组织区域的边缘轮廓,并对噪声有良好的鲁棒性.结论 基于LBP的改进Random Walks算法可精确分割颅脑磁共振影像.
目的 由于顱腦結構複雜且顱腦磁共振影像易受譟聲、磁場不均勻性、部分容積效應等因素的影響,精確的腦組織分割方法仍需深入研究.方法 本文提齣一種基于Random Walks的改進算法以提高腦白質、腦灰質及腦脊液分割的準確性.通過引入跼部二值模式(local binary patterns,LBP)改進瞭傳統Random Walks權重函數的構造,在反映相鄰像素灰度變化信息的同時包含瞭跼部圖像的紋理信息,有利于閤併同質區域併增彊邊緣輪廓的識彆.本文還使用瞭灰度先驗概率模型減少Random Walks種子點交互的次數.結果 實驗結果錶明基于LBP的改進算法在多種不同水平的譟聲及不均勻場作用下,能夠有效識彆磁共振影像中腦組織區域的邊緣輪廓,併對譟聲有良好的魯棒性.結論 基于LBP的改進Random Walks算法可精確分割顱腦磁共振影像.
목적 유우로뇌결구복잡차로뇌자공진영상역수조성、자장불균균성、부분용적효응등인소적영향,정학적뇌조직분할방법잉수심입연구.방법 본문제출일충기우Random Walks적개진산법이제고뇌백질、뇌회질급뇌척액분할적준학성.통과인입국부이치모식(local binary patterns,LBP)개진료전통Random Walks권중함수적구조,재반영상린상소회도변화신식적동시포함료국부도상적문리신식,유리우합병동질구역병증강변연륜곽적식별.본문환사용료회도선험개솔모형감소Random Walks충자점교호적차수.결과 실험결과표명기우LBP적개진산법재다충불동수평적조성급불균균장작용하,능구유효식별자공진영상중뇌조직구역적변연륜곽,병대조성유량호적로봉성.결론 기우LBP적개진Random Walks산법가정학분할로뇌자공진영상.
