基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割

来源 :中南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 16次 | 上传用户：nsnsd_

【摘要】

：

在Tamura纹理特征和支持向量机(SVM)算法基础上提出一种多模态脑肿瘤图像分割算法.将4种模态下的多序列核磁共振图像(MRI)的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,尽可能提取足够多的图像信息;在SVM模型中输入已知样本并进行训练;用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.实验通过对20例患者的图像进行展开,从实验数据来看,提出的方法可以精准有效地分割出脑肿瘤区域,得到脑肿瘤的边界,并且对脑

【作者】

：

李娜熊志勇谢瑾彭川任恺

【机构】

：

中南民族大学计算机科学学院

【出处】

：

中南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

脑肿瘤多模态 Tamura纹理支持向量机 MR图像 brain tumor multi-modality Tamura texture support ve

【基金项目】

：

湖北省自然科学基金资助项目(2016CKC775)

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