【摘 要】
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全面考虑脑胶质瘤分割图像的边界信息和区域信息,在水平集的基础上,将基于边缘检测的活动轮廓模型(GAC模型)和局部图像拟合模型(LIF模型)相结合,提出一种混合水平集的分割方
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61201067)
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全面考虑脑胶质瘤分割图像的边界信息和区域信息,在水平集的基础上,将基于边缘检测的活动轮廓模型(GAC模型)和局部图像拟合模型(LIF模型)相结合,提出一种混合水平集的分割方法。首先,对脑胶质瘤MR图像进行预处理,采用C-V模型提取脑组织;然后,创建混合水平集模型,对脑组织图像中的脑胶质瘤进行分割。实验证明,本研究的分割方法可以简化水平集符号距离函数的正则化过程,并且可有效克服GAC模型在弱边缘或离散边缘处产生的边界泄漏的问题,从而取得较好的分割结果。
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