【摘 要】
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磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）技术以其无损伤精度高分辨率好运动伪影少等优点，成为临床医学上大脑组织结构分析疾病诊断手术治疗可视化三维重建的重要辅助工具，其
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磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）技术以其无损伤精度高分辨率好运动伪影少等优点，成为临床医学上大脑组织结构分析疾病诊断手术治疗可视化三维重建的重要辅助工具，其意义重大脑部磁共振图像分割作为脑部图像分析研究的基础，对脑组织脑疾病的研究有指导作用，也是图像处理领域的研究热点和难点其本质是将脑部图像划分成若干个属性不同的区域，并获得感兴趣区域的过程主要包括脑部正常组织分割和异常病变分割本文首先介绍了MRI技术成像特点图像分割知识常用分割方法以及分割中存在的问题基于统计学习理论，深入研究了两种脑部磁共振图像分割的方法：1)针对脑组织图像含有噪声灰度分布不均匀等特点，提出灰度空间距离加权K-means聚类和模糊置信度的脑组织分割算法该算法稳定性较好，改善了传统K-means聚类的局限性，具有精确度高廓清边缘抑制噪声的作用为MR脑部图像病变异常检测和分割提供了参考依据2)针对脑肿瘤边界不规则灰度不均匀成像环境有差异等特点，提出结合支持向量机和多高斯分布马尔科夫随机场模型的多模态脑肿瘤分割算法该算法综合利用多个模态的MR图像灰度纹理等信息，引入先验知识初始化模型参数，完成脑肿瘤自动检测与分割，提高了分割精确度
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