【摘 要】
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本文提出了一种快速鲁棒的脑白质损伤分割算法.该算法能可靠地分割白质损伤区域.与大多数基于学习的算法不同,他们大多以专家标记的映射图为基础来学习分类器.本文方法基于如
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京,210016
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本文提出了一种快速鲁棒的脑白质损伤分割算法.该算法能可靠地分割白质损伤区域.与大多数基于学习的算法不同,他们大多以专家标记的映射图为基础来学习分类器.本文方法基于如下事实:白质损伤区域的体素相对于正常体素具有较高的亮度.该方法只需要用户标出一些包含白质损伤的兴趣区域(ROI),然后算法首先执行一个K-means聚类,做初步的白质损伤区域标记.对标记的区域做进一步的学习获得一幅损伤区域的概率图,根据概率图产生一张置信图.最后引入SIFT算法中的多尺度处理的方法.在初始的标签的基础上,将依据邻近的多层切片的概率分布做进一步的标签的确认,最后得到较好的分割结果.
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