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基于可变形模型的MRI脑区域分割
引用本文:贺士娟,杨雅妹,颜洁,颜威利.基于可变形模型的MRI脑区域分割[J].中国医学物理学杂志,2002,19(3):137-141.
作者姓名:贺士娟  杨雅妹  颜洁  颜威利
作者单位:1. 河北工业大学信息学院
2. 河北工业大学电气学院359号,河北工业大学东院,天津,300130
基金项目:ChinesenationalsciencefoundationNo.59937160
摘    要:本文给出了一种人头部核磁共振MRI图像的脑区域分割算法,该算法基于梯度矢量流GVF的可变形模型方法,且有效地解决了该方法在轮廓的突变处存在的弱收敛问题,最后把小波的多分辨率分析来优化算法,结果证明了其有效性。

关 键 词:梯度矢量流  图像分割  磁共振成像  可变形模型  MRI  脑区域分割

Using deformable models for brain segmentation in MRI
HE Shi-juan ,YANG Ya-mei ,YAN Jie ,YAN Wei-li.Using deformable models for brain segmentation in MRI[J].Chinese Journal of Medical Physics,2002,19(3):137-141.
Authors:HE Shi-juan  YANG Ya-mei  YAN Jie  YAN Wei-li
Institution:HE Shi-juan 1,YANG Ya-mei 1,YAN Jie 1,YAN Wei-li 2
Abstract:A brain segmentation algorithm for human head Magnetic Resonance Images(MRI)was proposed,which was based on gradient vector flow(GVF)deformable models and effectively dressed the problem of weak convergence at abrupt corners in GVF method.Wavelet multi-resolution analysis was applied to the algorithm to speed up the process.Results proved its effectiveness.
Keywords:MRI  deformable models  gradient  vector flow  image segmentation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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