【摘 要】
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主动脉图像自动分割技术在主动脉疾病的早期诊断、风险评估及手术治疗中发挥重要作用。本文采用了基于多图谱的医学图像分割技术,并将之与联合标签融合(Joint label fusion,J
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院,山东师范大学信息科学与工程学院,山东省立医院,山东大学医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金-广东联合基金重点(U1201258)资助项目;山东省自然科学杰出青年基金(JQ201316)资助项目;山东大学基本科研业务费(2014JC028)资助项目(交叉学科培育);国家自然科学基金(61572300)资助项目;山东省自然科学基金(ZR2014FM001)资助项目;山东省人民政府泰山学者科研(TSHW201502038)资助项目
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主动脉图像自动分割技术在主动脉疾病的早期诊断、风险评估及手术治疗中发挥重要作用。本文采用了基于多图谱的医学图像分割技术,并将之与联合标签融合(Joint label fusion,JLF)策略相结合应用于3D主动脉CT图像的自动分割问题中。联合标签融合策略考虑了各个图谱之间的相互关系,能够有效抑制图谱间冗余信息的干扰,进而提高标签融合精度。本文提出了一种图谱更新算法以应对图谱数量不足的问题,在提高分割精度的同时,保持了较低的计算复杂度。在15例主动脉CT图像数据上的分割结果表明,本文方法能有效地对3D主动脉图像进行分割,与3种基于传统融合方式的图谱分割法相比,本文方法具有更高的分割精度。
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