【摘 要】
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为了解决传统DTI图像分割中更细致边缘信息的丢失问题，提出了新的张量形态学梯度参数，并基于张量相似性形态学梯度和各向异性形态学梯度，采用标记的分水岭算法对DTI图像进行分割
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院,南方医科大学生物医学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61372063;61373004)
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为了解决传统DTI图像分割中更细致边缘信息的丢失问题，提出了新的张量形态学梯度参数，并基于张量相似性形态学梯度和各向异性形态学梯度，采用标记的分水岭算法对DTI图像进行分割。通过时人脑胼胝体图像的分割实验表明，利用新参数TMG-12和TMG—RA能够更加快速、准确地对DTI图像进行细致边缘轮廓的定位和分割，保护了重要分割区域的边缘信息，
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