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基于可变形模型算法提取MRI图象脑区域的方法
MRI Brain Image Segmentation Based on Deformable Models Method
【摘要】 基于可变形模型的思想实现了人头部核磁共振图象Ｍａｇｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｅ（ＭＲＩ） 的脑区域提取算法．主要基于梯度矢量流Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｆｌｏｗ（ＧＶＦ）的可变形模型方法， 并针对该算法脑轮廓的拐角处收敛性差的问题，对该方法进行了改进，数值模拟结果证明 了改进算法的正确性和有效性．另外，把小波多分辨率分析的思想应用到改进算法中，进 一步提高了计算效率．
【Abstract】 This paper presents a brain contour finding algorithm for head Magnetic Resonance Image, which was based on GVF deformable models method. Because of the weak convergence at corners of that method, some improvement was made, and two examples were used to prove its validity. Further, wavelet multi-resolution analysis strategy was adopted in the iterating process to make the algorithm optimized.
【关键词】 核磁共振图象；
梯度矢量流；
可变形模型；
多分辨率分析；
【Key words】 Magnetic Resonance Image； gradient vector flow； deformable models； multi-resolution analysis；
【Key words】 Magnetic Resonance Image； gradient vector flow； deformable models； multi-resolution analysis；
【基金】 国家自然科学基金重点资助项目（59937160）
- 【文献出处】 河北工业大学学报 ,Journal of Hebei University of Technology , 编辑部邮箱 ,2002年02期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】4
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