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基于数据融合的脑组织图像分割
引用本文:周付根,刘文艳,周孝宽.基于数据融合的脑组织图像分割[J].生物医学工程学杂志,2008,25(1):186-190.
作者姓名:周付根  刘文艳  周孝宽
作者单位:北京航空航天大学,图像处理中心,北京,100083
摘    要:随着医学影像技术的发展,我们可以用不同的成像方法对同一个脑断层得到多模态的核磁共振图像,针对脑组织分割的需要,文中介绍了一种基于数据融合的多模分割方法.算法首先用基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)的方法分别对单一模态的图像聚类进行分割,然后采用数据融合的方法得出最终的分割结果.实验结果表明,此方法能有效地分割出白质、灰质和脑脊液,并且分割精度要明显高于对单一模态图像的分割结果.

关 键 词:核磁共振图像  多模态  图像分割  FCM  数据融合  数据融合  脑组织分割  图像分割  Brain  分割精度  脑脊液  灰质  白质  实验  结果  行分割  图像聚类  多模态  分割方法  Fuzzy  均值聚类  基于模糊  算法  中介  磁共振图像
文章编号:1001-5515(2008)01-0186-05
收稿时间:2005-10-13
修稿时间:2006-03-21

Multi-spectral MR Image Segmentation of Brain
Zhou Fugen,Liu Wenyan,Zhou Xiaokuan.Multi-spectral MR Image Segmentation of Brain[J].Journal of Biomedical Engineering,2008,25(1):186-190.
Authors:Zhou Fugen  Liu Wenyan  Zhou Xiaokuan
Institution:Image Processing Center, Beihang University, Beijing 100083, China.
Abstract:A novel multi-spectral MR image segmentation method based on multi-modality image fusion is presented in this paper.The basic idea of the method is that every single image is clustered using the FCM clustering method first,and then the final clustering results can be obtained by data fusion.The experimental results show that the presented method separates the white matter,gray matter and cerebro-spinal fluid(CSF) more accurately than does any single image segmentation method.
Keywords:MRI Multi-spectral Image segmentation Fuzzy C-means(FCM) Data fusion
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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