【摘 要】
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为了提高脑胶质瘤分割的精度和鲁棒性,提出了一种基于超像素的多模态MRI脑胶质瘤分割算法。首先,通过使用带加权距离的局部k-均值聚类算法,把多模态MRI过分割成一系列均匀、紧凑
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,HoustonMethodist研究所
【基金项目】
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美国国立卫生研究院(NIH)基金(5G08LM893)资助
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为了提高脑胶质瘤分割的精度和鲁棒性,提出了一种基于超像素的多模态MRI脑胶质瘤分割算法。首先,通过使用带加权距离的局部k-均值聚类算法,把多模态MRI过分割成一系列均匀、紧凑、并精确吻合图像边界的超像素( superpixel)。然后应用基于序贯概率比假设检验的动态区域合并算法对产生的超像素逐步合并,形成几十个具有统计意义的区域。最后对这些区域进行后处理以得到GBM各个组织的分割结果。应用该算法对15个GBM病人的多模态MRI数据进行了分割实验,结果表明,相对于基于FCM算法和归一化割( Ncut)算法,
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