%0 Journal Article
%T 结合统计模型和曲线演化的左心室MRI图像分割*
%A 周则明
%A 陈强
%A 王平安
%A 夏德深
%J 模式识别与人工智能
%P 509-514
%D 2006
%X 提出结合区域统计模型和图像梯度信息的MRI图像分割算法.由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象.基于图像梯度构造停止项的水平集方法难以分割此类图像.本文提出两阶段图像分割算法.首先结合先验知识和直方图,确定图像中像素的类别总数.用极大似然估计原理求出每一类的先验概率和概率分布参数,根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数,通过曲线演化获取ROI的粗边界.然后再使用图像梯度构造速度函数对边界进行细化.实验结果表明,本文算法能够有效分割心脏MRI图像.
%K 曲线演化
%K 概率密度函数
%K 水平集方法
%K 核磁共振成像(MRI)
%K 图像分割
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10676.shtml