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基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割
被引量：
9
1
作者
王醒策
张美霞
+4 位作者
武仲科
周明全
曹容菲
田沄
刘新宇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期3283-3297,共15页
考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局...
考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除。然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织。最后,融合两种方法实现脑血管粗提取。实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息。本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中。
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关键词
脑血管三维重构
层次化分割
局部梯度最大算法
局部二值拟合模型
图像融合
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职称材料
题名
基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割
被引量：
9
1
作者
王醒策
张美霞
武仲科
周明全
曹容菲
田沄
刘新宇
机构
北京师范大学信息科学与技术学院
中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期3283-3297,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61271366
No.61170170
+4 种基金
No.61003134
No.61170203)
首都科技条件平台资助项目(Z131110000613062)
北京市自然科学基金重点项目(No.4081002)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.2012LYB49)
文摘
考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除。然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织。最后,融合两种方法实现脑血管粗提取。实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息。本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中。
关键词
脑血管三维重构
层次化分割
局部梯度最大算法
局部二值拟合模型
图像融合
Keywords
3D reconstruction of brain vessel
level segmentation
Local Intensity Gradient Maximmu （LIGM） algorithm
Local Binary Fitting（LBF） model
image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割
王醒策
张美霞
武仲科
周明全
曹容菲
田沄
刘新宇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
9
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