《计算机应用研究》|Application Research of Computers

结合灰度直方图和细胞自动机的多模态MRI脑胶质瘤分割

Brain glioma segmentation for multi-modality MR images based on gray level histogram and cellular automata

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作者 衣斐,龚敬,段辉宏,苏冠群,田海龙,聂生东
机构 上海理工大学 医学影像工程研究所;山东大学齐鲁医院 神经外科
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摘要 为了解决脑胶质瘤边界模糊、复杂而导致的分割不准确问题,提出了一种将灰度直方图(gray level histogram,GLH)与改进的细胞自动机相结合的脑胶质瘤分割算法。首先,对脑胶质瘤的T2加权图像和液体衰减反转(FLAIR)图像进行融合;然后,利用灰度直方图特性增强脑胶质瘤区域;最后,以加权距离为特征向量用改进的细胞自动机进行分割,并得到脑胶质瘤各组织分割结果。在20组BraTS2015(brain tumor segmentation)数据库数据和10组临床脑胶质瘤数据上进行分割实验,整个肿瘤区域及核心肿瘤区域的平均分割准确率分别达到90.76%和89.73%。实验结果表明,相对于对比方法,所提算法不仅能更好地分割出对比度明显的胶质瘤区域,还一定程度上解决了模糊胶质瘤区域分割不准确问题。且该算法在保持不增加算法复杂度的同时,亦提高了算法分割的准确性和鲁棒性。
关键词 脑胶质瘤;多模态磁共振图像;图像分割;图像融合;灰度直方图;细胞自动机
基金项目 国家自然科学基金资助项目(60972122)
上海市自然科学基金资助项目(14ZR1427900)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-10-002.html
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中图分类号 TP391.41
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