【摘 要】
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提出一种基于Gabor特征的非监督、全自动的椎间盘定位与退行性变分级算法。首先通过对一系列脊柱Gabor特征图像的处理,得到脊柱和椎间盘的边缘信息,并基于脊柱边缘信息提取脊
【机 构】
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华侨大学信息科学与工程学院,中国人民解放军113医院整形外科,第三军医大学大坪医院野战外科研究所创伤、烧伤与复合伤国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203369,11304382,8127158)
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提出一种基于Gabor特征的非监督、全自动的椎间盘定位与退行性变分级算法。首先通过对一系列脊柱Gabor特征图像的处理,得到脊柱和椎间盘的边缘信息,并基于脊柱边缘信息提取脊柱区域;然后根据以上信息及椎间盘位置的先验信息,在脊柱区域定位椎间盘;最后根据定位结果和Gabor系数图,结合椭圆拟合的方法,得到髓核和纤维环灰度信息,并根据灰度和几何信息实现分级。通过37个病人MRI数据,验证算法的准确率和可行性,其中定位方法的准确率达96.6%,在与已有方法准确率相当的情况下降低了算法复杂度,并将定位精度提高至1.
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