【摘 要】
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本文结合MR图像脑组织的区域和边缘的特性，在传统水平集基础上引入了目标体灰度信息，增加了Unsharp Mask预处理功能，使改进后的水平集具有对特定目标分割的能力，并有效的抑制了传
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院 100069
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本文结合MR图像脑组织的区域和边缘的特性，在传统水平集基础上引入了目标体灰度信息，增加了Unsharp Mask预处理功能，使改进后的水平集具有对特定目标分割的能力，并有效的抑制了传统水平集的边界泄漏问题。通过标准Phantom模板和大量老年痴呆患者(AD Alzheimers disease)MR图像实验证实了改进后的算法对MR图像分割的准确性和鲁棒性。为AD患者的MR图像分析和脑组织测量提供了一种有效的分割方法。
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