一种基于规则的脑组织磁共振图像分割新方法

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (2): 237-241.

一种基于规则的脑组织磁共振图像分割新方法

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
国家教育部重点项目（编号：02090）资助.

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 本文将小波算法、分水岭算法及基于区域的模糊C均值算法相结合，提出了一种基于规则的二次分割方法实现对脑组织磁共振图像的分割。首先，采用一种基于小波的滤波嚣去除图像中的噪声；然后采用分水岭算法实现对图像的初始分割。为克服分水岭算法的过度分割问题，本文提出了基于区域的模糊C均值（RFCM）聚类算法实现对过度分割区域的合并。尽管分水岭算法存在过度分割现象，仍有一些区域分割得并不完全，尤其是在脑脊液与灰质，或灰质与白质的过渡区域。为此，本文提出一种局部区域连续性与全局信息相结合的基于规则的多阈值分割方法，对分水岭算

关键词: 小波去噪基于规则的分割方法分水岭算法模糊C均值聚类算法

Abstract: A novel method for segmentation of brain tissues in MRI （Magnetic Resonance Imaging） images is proposed in this paper. Firstly, we de-noise the images using a versatile wavelet based filter. Subsequently, watershed algorithm is applied to brain tissues as

Key words: Wave-based de-noising, A rule-based re-segmentation approach, Watershed algorithm, FCM clustering

. 一种基于规则的脑组织磁共振图像分割新方法[J]. 计算机科学, 2006, 33(2): 237-241. https://doi.org/

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