【摘 要】
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该文提出了一种基于图像配准和分割的方法来对脑白质疏松症MR图像中脑白质病变区域进行量化。首先,利用标记分水岭法在T1flair序列上将头骨等组织去除,并利用多尺度小波变换
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30770685）, 浙江省重大科技专项（优先主题）国际科技合作资助项目（C14078）
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该文提出了一种基于图像配准和分割的方法来对脑白质疏松症MR图像中脑白质病变区域进行量化。首先,利用标记分水岭法在T1flair序列上将头骨等组织去除,并利用多尺度小波变换法提取出脑白质区域;其次,通过对T1和T2flair序列进行配准,提取出T2flair序列上脑白质区域,并采用Otsu阈值法,在相应的T2序列脑白质区域图上分割出脑白质病变区域;最后,通过分割后计算得到的脑白质体积值和病变区域的体积值,计算出病变区域所占百分比。结果表明,该方法实现了对脑白质疏松症MR图像的计算机自动分割,能够衡量脑白质疏
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