基于聚类与局部统计的水平集医学图像分割
Level set segmentation based on clustering and local statistics for medical image作者机构：广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2016年第37卷第11期
页 面：3058-3062,3079页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然科学基金项目(61363037) 南宁市邕宁区科学研究与技术开发计划基金项目(20150328A)
主 题：水平集主动轮廓 聚类算法 局部鲁棒统计信息 高斯白噪声 医学图像分割
摘 要：为增强水平集主动轮廓算法的噪声鲁棒性,考虑医学图像的灰度复杂、拓扑结构多变等情况,发挥水平集主动轮廓模型不依赖于初始轮廓的特性,提出一种基于聚类与局部统计的水平集医学图像分割方法。对传统的K均值与RSF模型进行改进,提高噪声的鲁棒性,能有效地处理真实医学图像的灰度非均匀性。进行CT和MR医学实验验证,实验结果表明,该方法能够比传统方法更有效地应对噪声干扰,提高了医学图像的分割精度和效果。
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