位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于Top-hat变换和角点检测的MRI脊椎分割算法
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:计算机应用与软件
  • 时间:2014.7.15
  • 页码:201-205
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学图形图像与多媒体实验室,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61171060); 教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留(2009)1509)
  • 相关项目:单周扫描下锥束CT功能成像方法的研究
中文摘要:

脊椎骨骼提取的精度直接影响到脊椎三维重建的效果。针对MR(Magnetic Resonance)脊椎图像成像不均匀的特点,提出一种利用Top-hat变换和角点检测结合的脊椎骨骼提取算法。首先利用Top-hat变换增强脊椎块与周围组织间的对比度,进而用大津法(OTSU)分割图像,获得脊柱的粗分割结果;然后使用改进的CSS(Curvature Scale Space)角点检测算法作用于粗分割图像,获取图像的有效角点;最后通过拟合角点,得到脊柱两侧的曲线,从而分割出脊柱区域。实验表明,该方法可以精确分割出脊椎部分,而且分割的结果可以应用于同一病人同序列的其他图像中,缩短了分割时间,具有较好的应用前景。

英文摘要:

Precision of spinal bones extraction directly affects the effect of three-dimensional spine reconstruction. Aiming at the characteristics of magnetic resonance (MR) spine imaging uneven, we present a spinal bones extraction algorithm which uses the combination of Top-hat transformation and comer detection. First, the Top-hat transformation is used to enhance the contrast between the spinal piece and the surrounding tissue. Then the OTSU algorithm is used to segment the enhanced image, and to obtain rough segmentation image. Thirdly, the improved curvature scale space (CSS) corner detection method is applied to rough segmentation image to get effective comer point of the spine. Lastly, the curves on both sides of the spine are obtained by fitting the corner, so that the spine part is segmented. Experiments show that this method can accurately segment the spinal part, and the segmentation results can be used to other images of the same patient with same sequence. This method shortens the segmentation time and has a good applied prospect.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463