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摘要
目的为分割有偏移场的脑部磁共振图像,建立了一种多相变分水平集的脑部磁共振图像分割与偏移场矫正的耦合模型。方法依据偏移场特性,定义了基于局部灰度信息的K均值聚类准则,并将聚类准则项整合为变分水平集函数的基本能量项,构造变分水平集的能量函数,求解能量函数的欧拉-拉格朗日方程。将提出的变分水平集算法扩展为多相,最终实现脑组织分割和偏移场的矫正。结果以医生手动分割的脑组织为标准,将本文模型与多相LBF模型的分割结果进行定量分析,结果表明,偏移场强度为20%时,本文模型的分割精度比多相LBF模型提高了10%,且随着偏移场强度进一步增强,本模型的优势更明显。结论本模型抗噪能力强且分割结果受参数影响小,可应用于脑组织的分割和偏移场的矫正。
- 出版日期2015
- 单位新乡医学院
