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序列颅脑CT图像颅腔内结构自动化提取及分割
引用本文:江少锋,陈武凡,冯前进,杨素华.序列颅脑CT图像颅腔内结构自动化提取及分割[J].南方医科大学学报,2007,27(12):1805-1808.
作者姓名:江少锋  陈武凡  冯前进  杨素华
作者单位:1. 南方医科大学医学图像重点实验室,广东,广州,510515;南昌航空大学电子信息学院,江西,南昌,330063
2. 南方医科大学医学图像重点实验室,广东,广州,510515
3. 南昌航空大学电子信息学院,江西,南昌,330063
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划) , 国家自然科学基金
摘    要:目的自动化提取和分割序列颅脑CT图像颅腔内结构。方法本研究首先利用颅脑CT的解剖学结构,基于区域生长法和形态学方法提取出序列颅脑CT颅腔内结构。然后针对应用EM(期望最大化)算法分割图像时,初始值选取难点,提出了一种改进的基于参数受限高斯混合模型的EM分割算法,实现了对颅内结构的有效分割。结果实验结果表明,该算法能够实现从颅底到颅顶的所有CT图像颅腔内结构的计算机自动化提取和分割,结果准确。结论本文算法在绝大多数情况下是有效的。

关 键 词:区域生长  颅脑CT分割  参数受限的高斯混合模型  EM算法
文章编号:1673-4254(2007)12-1805-04
修稿时间:2007年3月25日

Automatic extraction and segmentation of the intracranial structure from cerebral computed tomography
JIANG Shao-feng,CHEN Wu-fan,FENG Qian-jin,YANG Su-hua.Automatic extraction and segmentation of the intracranial structure from cerebral computed tomography[J].Journal of Southern Medical University,2007,27(12):1805-1808.
Authors:JIANG Shao-feng  CHEN Wu-fan  FENG Qian-jin  YANG Su-hua
Institution:Key Lab for Medical Image Processing, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China.
Abstract:This paper describes a new method for extracting and segmenting intracranial structure from serial images of cerebral computerized tomography automatically. A region growing- and morphology-based approach was first developed to extract intracranial structures from the serial images of cerebral computerized tomography, and focusing on the problems of parameter initialization of the expectation maximization (EM) algorithm, an improved EM algorithm based on parameter- limited GMM was presented to segment the intracranial structures successfully. Experimental results of the algorithm showed that this method was effective for all cerebral computerized tomography images from bottom to top of the cerebrum.
Keywords:region growing  image segmentation  cerebral computed tomography  EM algorithm  parameter-limited GMM
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