【摘 要】
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自动的人脑核磁共振(MR)图像分割是许多医学图像应用的关键问题。该文提出了一种有效的自动脑核磁共振图像的分割方法框架体系,脑MR分割框架体系由3个处理步骤构成。首先,采
【基金项目】
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国家自然科学基金(30000224,30000056)资助课题
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自动的人脑核磁共振(MR)图像分割是许多医学图像应用的关键问题。该文提出了一种有效的自动脑核磁共振图像的分割方法框架体系,脑MR分割框架体系由3个处理步骤构成。首先,采用基于水平集的方法将MR 图像中非脑组织剔除,从脑图像中提取大脑组织结构。然后,对MR脑结构图像进行灰度不均匀性校正。最后,该算法采用最大后验分类器可以将人脑组织分为脑白质、脑灰质、脑髓液。在实验中对大量的MR脑图像数据应用该分割算法。实验结果充分证明该方法的有效性。这种分割算法适用于人脑核磁图像分析的各种实际临床应用。
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