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直方图的脑图像分割策略
  • ISSN号:1673-9965
  • 期刊名称:《西安工业大学学报》
  • 时间:0
  • 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]西北工业大学自动化学院,西安710129
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61273362)
中文摘要:

为了提高核磁共振分割精度和效率,提出了一种基于直方图核磁共振脑图像分割算法。利用脑提取工具剔除脑核磁共振图像中非脑组织。根据灰度变化的特点,将脑图像直方图的区域峰值组成新的直方图,通过基于直方图阈值选取规则将脑组织分割成白质、灰质、脑脊液。实验结果表明:该算法相对于常见的分割算法,获得了较高的分割精度,同时运算效率高,运算时间降低了1~2个数量级。

英文摘要:

This paper presents a histogram-based segmentation method for magnetic resonance brain images in order to improve segmentation accuracy and efficiency .Brain Extraction Tool method is used to remove non-brain tissues .According to the characteristics of grayscale change ,a new histogram is extracted from the brain image histogram peaks ,and Brain tissue was segmented into white matter (WM ) ,gray matter (GM ) and cerebrospinal fluid (CSF) by using the new histogram threshold rule . The experimental results show that ,compared with the common segmentation algorithm , the new method is of higher segmentation accuracy and computational efficiency , and the computing time is reduced by 1 to 2 orders of magnitude .

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期刊信息
  • 《西安工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省教育厅
  • 主办单位:西安工业大学
  • 主编:雷亚萍
  • 地址:西安市未央大学园区学府中路2号
  • 邮编:710021
  • 邮箱:
  • 电话:029-86173236
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9965
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1458/N
  • 邮发代号:52-261
  • 获奖情况:
  • 陕西省教委、省新闻出版局优秀期刊,教育部优秀高校学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:2140