基于加权相似性度量的脑MR图像特定组织分割-论文.pdf

《基于加权相似性度量的脑MR图像特定组织分割-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、第37卷第6期计算机学报Vo1．37NO．62014年6月CHINESEJ0URNALOFCOMPUTERSJune2014基于加权相似性度量的脑MR图像特定组织分割刘宏”王捷”宋恩民”’许向阳”覃媛媛李峻汤翔宇”(华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074)’(图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074)”(华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030)(华中科技大学同济医学院附属协和医院(西区)放射科武汉430056)摘要基于多图谱的分割方法能有效解决脑MR图像中特定对象如海马体、杏仁核等组织的自动精确分割问题．为加快处理速度，

2、该方法需要从大型图谱数据集中挑选与目标分割图像比较近似的若干图谱作为分割参考．传统的多图谱分割方法在选择图谱时通常只依据图谱图像与目标图像在灰度上的相似性，没有考虑到两者在分割对象局部形态上的相似性，使得所选择的图谱对分割的参考价值难以保证．针对这一问题，文中提出一种图谱图像与目标图像的以分割对象为中心的加权相似性度量方法，首先通过将图谱图像向目标图像作全局配准得到分割对象在目标图像中的估计位置，然后根据分割对象在两幅图像间的局部扭曲形变来度量它们的相似性．文中将这种加权相似度应用到多图谱分割方法中，在图谱选择时只挑选与目标图像具有较高加权相似度的部分图谱，在融

3、合分割标记时将加权相似度作为权重．对IBSR脑MR图像中豆状核壳核组织的分割实验结果表明，基于该加权相似性度量的多图谱分割方法可以得到较高的分割精度．关键词脑MR图像；多图谱分割；图谱选择；标记融合；图像配准；加权相似度中图法分类号TP391DOI号10．3724／SP．J．1016．2014．01241SegmentationofSpecificTissueinBrainMRImagesBasedonWeightedSimilarityMeasurementLIUHong’'。WANGJie，SONGEn—Min，XUXiang—Yang·。QINYuan—Y

4、uan”LIJun”TANGXiang—Yu。’(SchoolofComputerScienceandTechnology，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430074)’(KeyLaboratory0，EducationMinistryforImageProcessingandIntelligentControl，Wuhan430074)。(DepartmentofRadiology，TongJiHospital，TongjiMedicalCollege，HuazhongUniversityofSci

5、enceandTechnology，Wuhan430030)’(DepartmentofRadiology，UnionHospital(WestArea)，ToniMedicalCollege，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430056)AbstractThemulti——atlasbasedsegmentationmethodprovidesaneffectivesolutionforautomati——callyandaccuratelysegmentingspecifictissuessucha

6、sthehippocampusandamygdalafrombrainMRimages．Inordertospeedupprocessing，thismethodneedstopickoutthoseatlaseswhicharesimilartothetargetsegmentingimagetobethereferencesofsegmentation．Traditionalmulti—atlasmethodsgenerallyselectatlasesinaccordancewiththeintensitysimilaritybetweenatlasima

7、geandtargetimage，withoutconsideringthemorphologysimilarityofbothimagesinlocalofthesegmentingsubject，makingthereferencevalueofselectedatlasesbeunguaranteed．To收稿日期；2013—0410；最终修改稿收到日期：2014—01—14．本课题得到国家自然科学基金(61075010，61370179)资助．刘宏，女，1963年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为医学图像处理、模式识别、算法设计与分析．E—mai

8、l：hongliu@ma