【摘 要】
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针对脑肿瘤和脑出血的检出应用,提出一种新的将颅脑CT图像分割为白质、灰质和脑脊液3个区域的方法。首先用阈值法与数学形态学结合的方法提取出颅腔内脑部组织,然后利用灰度
【机 构】
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中国科学技术大学电子科技系,安徽中医学院第一附属医院影像中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(60771007)资助项目
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针对脑肿瘤和脑出血的检出应用,提出一种新的将颅脑CT图像分割为白质、灰质和脑脊液3个区域的方法。首先用阈值法与数学形态学结合的方法提取出颅腔内脑部组织,然后利用灰度信息将其分割成脑脊液区域和其他区域。计算其他区域像素的几何矩及几何矩的方差,并结合像素的边界特性为每个像素构建特征向量。用M FCM算法对特征向量进行聚类将图像分割成白质和灰质,并用数学形态学对聚类结果进行滤波。实验结果验证了本文方法的先进性。
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