计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (10): 2757-2759.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02757

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基于C-V模型的脑白质疏松症磁共振图像病变区域分割

郑兴华1,杨勇2,张雯1,朱英俊1,徐伟栋2,楼敏3   

  1. 1.杭州电子科技大学 自动化学院, 杭州 310018
    2.杭州电子科技大学 生命信息与仪器工程学院, 杭州 310018
    3.浙江大学医学院 附属第二医院, 杭州 310007
  • 收稿日期:2011-04-19 修回日期:2011-06-07 发布日期:2011-10-11 出版日期:2011-10-01
  • 通讯作者: 杨勇
  • 作者简介:郑兴华(1986-),女,山东德州人,硕士研究生,主要研究方向:生物医学信息处理;杨勇(1963-),男,浙江东阳人,副教授,主要研究方向:神经信息学、神经工程、医学图像处理;张雯(1987-),女,江苏扬州人,硕士研究生,主要研究方向:生物医学信息处理;朱英俊(1983-),男,浙江台州人,硕士研究生,主要研究方向:生物医学信息处理;徐伟栋(1977-),男,浙江绍兴人,副教授,主要研究方向:图像处理、计算机辅助诊断;楼敏(1976-),女,浙江绍兴人,副教授,副主任医师,主要研究方向:神经病学、脑血管病。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(30770685;81070915);浙江省重大科技专项(优先主题)国际科技合作项目(2008C14078)

Lesion area segmentation in leukoaraiosis's magnetic resonance image based on C-V model

ZHENG Xing-hua1, YANG Yong2, ZHANG Wen1, ZHU Ying-jun1, XU Wei-dong2, LOU Min3   

  1. 1.College of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China
    2.College of Life Information Science and Instrument Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China
    3.Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou Zhejiang 310007, China
  • Received:2011-04-19 Revised:2011-06-07 Online:2011-10-11 Published:2011-10-01

摘要: 针对脑白质疏松症病变区域在磁共振图像的T2加权像上呈现斑块状或融合成片状的高亮信号这一特点,提出了一种基于C-V模型的水平集分割方法对病变区域进行图像分割。首先,对C-V模型进行改进以避免重新初始化问题;然后,使用Otsu阈值法对图像进行预分割,将预分割的结果直接作为改进C-V模型的初始轮廓;最后,利用水平集方法进行曲线演化,得到最终的分割轮廓。实验结果表明,该方法能较为准确地分割出病变区域,实现病变区域的计算机自动快速分割,对脑白质疏松症临床辅助诊断和预后判断有一定的应用价值。

关键词: 脑白质疏松症, 磁共振, C-V模型, 水平集, Otsu阈值法

Abstract: Concerning that the lesion areas of leukoaraiosis in Magnetic Resonance (MR) image present hyper intense signal on T2 flair sequence, a level set segmentation method based on C-V model was proposed. First, the C-V model was improved to avoid the re-initialization; second, the Otsu threshold method was used for image's pre-segmentation, and then the image's pre-segmentation result was directly used as the initial contour for the improved C-V model; finally, the segmentation result was obtained by curve evolution. The results show that the proposed segmentation method can get better separation effects, and realize fast auto-segmentation. It has certain application value for clinical diagnosis and prognosis on leukoaraiosis.

Key words: leukoaraiosis, Magnetic Resonance (MR), C-V model, level set, Otsu threshold method

中图分类号: