计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
6期
2084-2089
,共6页
肝脏分割%核磁图像%核图割%核主成分分析%先验形状信息
肝髒分割%覈磁圖像%覈圖割%覈主成分分析%先驗形狀信息
간장분할%핵자도상%핵도할%핵주성분분석%선험형상신식
liver segmentation%MR images%kernel graph cuts%KPCA%shape priors
由于肝脏核磁图像存在边缘模糊、噪声大、灰度分布不均匀等特点,一般分割算法效果不甚理想.为了提高分割效果,提出了一种基于先验形状信息的核图割(kernel graph cuts,KGC)模型.采用区域增长算法在待分割的肝脏区域进行预分割,再用形态学算子进行膨胀腐蚀操作,形成初始分割轮廓;将形状模板集和初始轮廓配准后进行核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA),训练出先验形状信息;在kernel Graph cuts模型的能量函数中融入先验形状信息,并在初始轮廓的基础上进行进一步精确分割.实验结果表明,提出的方法能准确分割出核磁图像中边界模糊、噪声污染大的肝脏边界,且无边界泄露和相似组织误分割等现象.
由于肝髒覈磁圖像存在邊緣模糊、譟聲大、灰度分佈不均勻等特點,一般分割算法效果不甚理想.為瞭提高分割效果,提齣瞭一種基于先驗形狀信息的覈圖割(kernel graph cuts,KGC)模型.採用區域增長算法在待分割的肝髒區域進行預分割,再用形態學算子進行膨脹腐蝕操作,形成初始分割輪廓;將形狀模闆集和初始輪廓配準後進行覈主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA),訓練齣先驗形狀信息;在kernel Graph cuts模型的能量函數中融入先驗形狀信息,併在初始輪廓的基礎上進行進一步精確分割.實驗結果錶明,提齣的方法能準確分割齣覈磁圖像中邊界模糊、譟聲汙染大的肝髒邊界,且無邊界洩露和相似組織誤分割等現象.
유우간장핵자도상존재변연모호、조성대、회도분포불균균등특점,일반분할산법효과불심이상.위료제고분할효과,제출료일충기우선험형상신식적핵도할(kernel graph cuts,KGC)모형.채용구역증장산법재대분할적간장구역진행예분할,재용형태학산자진행팽창부식조작,형성초시분할륜곽;장형상모판집화초시륜곽배준후진행핵주성분분석(kernel principle component analysis,KPCA),훈련출선험형상신식;재kernel Graph cuts모형적능량함수중융입선험형상신식,병재초시륜곽적기출상진행진일보정학분할.실험결과표명,제출적방법능준학분할출핵자도상중변계모호、조성오염대적간장변계,차무변계설로화상사조직오분할등현상.
