数字人脑切片图像中小脑组织的连续自动分割

作     者：文丽丽 罗洪艳 张绍祥 郑小林 谭立文 Wen Lili;Luo Hongyan;Zhang Shaoxiang;Zheng Xiaolin;Tan Liwen

作者机构：重庆大学生物工程学院重庆400044 第三军医大学基础医学部解剖学教研室重庆市计算机医学研究所重庆400038 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2013年第34卷第1期

页      面：133-139页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(60871099) 中央高校基本科研业务费(CDJZR10230024) 重庆市科委自然科学基金(CSTC2010BB5071 CSTC2011BB5050)资助项目 

主　　题：小脑自动分割 Snake模型 贪婪算法 切片图像 图像处理 

摘      要：提出了一种基于改进Snake模型的分割方法,用于数字人脑切片数据集中小脑组织的连续自动分割。在基本的Snake模型中添加了向心力、气球力,并采用自适应的能量约束项系数,根据相邻切片图像中小脑轮廓具有相似性,依次将单张切片的分割结果作为相邻切片分割的初始轮廓,进而实现整个数据集中小脑组织的连续自动分割。自动分割结果与专家手动分割结果的一致性较好,分割相似指数的平均值达到92.95%,最大为97.87%。结果表明该方法能够较为准确地从彩色人脑切片图像中提取出复杂的小脑组织,克服了现有方法对大量人工参与的依赖,并提高了分割的精度。