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山东大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (3): 36-41.

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

克服灰度不均匀性的脑MR图像分割及去偏移场模型

王海军,柳明   

  1. 滨州学院航空信息技术研发中心, 山东 滨州 256603
  • 收稿日期:2010-08-31 出版日期:2011-06-16 发布日期:2010-08-31
  • 作者简介:王海军(1980- ),男,山东烟台人,助教,硕士,主要研究方向为图像分割.Email:whjlym@163.com
  • 基金资助:

    滨州学院“青年人才创新工程”科研基金立项资助项目(BZXYQNLG200823)

Novel model for brain MR images segmentation and bias correction
in the presence of intensity inhomogeneity

WANG Haijun, LIU Ming   

  1. Aviation Information Technology Research and Development Center, Binzhou University, Binzhou 256603, China
  • Received:2010-08-31 Online:2011-06-16 Published:2010-08-31

摘要:

为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于二相的脑MR图像分割模型,利用图像的局部信息,同时进行脑组织分割和去除偏移场。实验结果表明:该模型能有效的对脑图像进行分割及去除偏移场,和原图像相比,恢复后的图像具有更好的视觉效果。

关键词: 脑核磁共振图像, 灰度不均匀, 去除偏移场, 分割

Abstract:

To solve the intensity homogeneity in the segmentation of magnetic resonance (MR) images, a twophase level set model for segmentation of brain MR images was presented. The proposed model which utilized local image intensities can segment brain MR images and simultaneously corrects bias. The results showed that the new model could effectively segment MR images and there were better views of recuperative images.
 

Key words: magnetic resonance images, intensity inhomogeneity, bias correction, segmentation

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