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。
中图分类号:
郑兴华 杨勇 张雯 朱英俊 徐伟栋 楼敏. 基于C-V模型的脑白质疏松症磁共振图像病变区域分割[J]. 计算机应用, 2011, 31(10): 2757-2759.
ZHENG Xing-hua YANG Yong ZHANG Wen ZHU Ying-jun XU Wei-dong LOU Min. Lesion area segmentation in leukoaraiosis's magnetic resonance image based on C-V model[J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(10): 2757-2759.