基于模板缩放的小脑与脑干组织的图像分割
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中图分类号:

TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(60771025,60871099);;中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS10231122)


Image segmentation of cerebellum and brainstem tissues based on zooming template
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    摘要:

    提出了一种基于模板缩放的分割方法,用于数字人切片图像中小脑与脑干组织的分割。算法首先将图像序列分段,通过在每一段中采用边缘检测的方法获得单张分割模板,然后进行形态学运算控制模板缩放实现图像的连续自动分割。实验结果表明,该算法的分割结果与图像分割的"金标准"符合很好,分割相似指数(DSI)大于70%,且分割效率高,有助于加快完善脑部解剖结构的分割数据集,进而实现高精细度数字化人脑模型的构建。 更多还原

    Abstract:

    An algorithm based on the zooming template is proposed for the segmentation of cerebellum and brainstem tissues from digital slice images.Firstly,the image sequence was divided into several sections.In each section,a single segmentation template was obtained with the edge detection method.Then the continuous and automatic image segmentation was realized by zooming template under control of the mathematic morphology operation.The experimental results indicate that the segmentation results of the ...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李敏.基于模板缩放的小脑与脑干组织的图像分割[J].光电子激光,2011,(3):482~486

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