改进的Random Walker在医学图像分割中的应用

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针对经典Random Walker算法利用图像信息的局限性,将应用于图像空间的经典Random Walker算法推广至特征空间。先将待分割图像进行高斯核滤波,然后利用联合直方图将图像空间延伸至特征空间,再用经典Random Walker算法进行半监督聚类,以实现在特征空间的初步划分,最后将初步划分的结果映射回原始图像空间中进行分割。这一改进的算法尤其适合多通道图像的分割。将新算法应用于分割多模态MR脑部图像中的神经胶质瘤,并对算法的精确性和算法对种子点的敏感性进行分析,实验结果显示新算法较经典Ran
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