【摘 要】
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提出了一种基于词袋模型配合滑动窗口提取像素点特征的脑肿瘤MR图像分割方法。通过预处理去除非脑组织并进行灰度值归一化，采集图像的图像块特征并聚类生成视觉词典；在生成视觉
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA02A616)
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提出了一种基于词袋模型配合滑动窗口提取像素点特征的脑肿瘤MR图像分割方法。通过预处理去除非脑组织并进行灰度值归一化，采集图像的图像块特征并聚类生成视觉词典；在生成视觉词典的过程中，通过分别生成病灶区域词典和背景区域词典进而组合得到最终的联合视觉词典；利用联合词典配合滑动窗口对像素点进行表达并将其作为像素点的特征，利用逻辑回归分类器进行训练和分类从而完成对脑肿瘤的分割。在160幅脑肿瘤MR图像组成的数据集上进行实验，实验结果表明分割准确率达到90．42％。
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