【摘 要】
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针对大多数传统胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像分割算法未能将整个肿瘤细分为不同子区域的问题,提出基于混合特征和先验知识的GBM多模态MR图像自动分割算法.配准GBM
【机 构】
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浙江中医药大学医学技术学院,浙江大学流体传动与控制国家重点实验室,浙江中医药大学第一临床医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602419);浙江省自然科学基金资助项目(LY16F10008,LQ16F020003);浙江省重中之重一级学科—中药学学科科研开放基金资助项目(Yao2016018)
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针对大多数传统胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像分割算法未能将整个肿瘤细分为不同子区域的问题,提出基于混合特征和先验知识的GBM多模态MR图像自动分割算法.配准GBM多模态MR图像,将头部区域方位调整到近似未旋转位置,并利用N4ITK法进行偏置场校正.在提取GBM多模态MR图像局部位置特征、强度特征、纹理特征、对称特征和上下文特征后,应用随机森林分类器初步分割GBM多模态MR图像.考虑GBM肿瘤解剖结构先验知识,移除小区域和中值滤波后得到最终分割结果.以Dice相似性系数作为评价指标,利用所提出的算法对TCGA-GBM和CH-GBM数据库中整个肿瘤进行分割,获得的平均Dice相似性系数分别为0.871、0.882.结果表明,该算法能以较高的准确率分割GBM多模态MR图像,适用于临床GBM多模态MR图像分割任务.
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