磁共振图像的随机场分割方法 被引量：5

1

作者 周刚慧 施鹏飞 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1655-1657,共3页

基于 Gibbs分布的 Markov随机场是一个重要的先验模型 ,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互作用 ,从而把图像的先验知识和图像分割的数学模型相结合 .利用 Markov随机场方法提出了脑磁共振图像最大后验概率的分割模型 ,并通... 基于 Gibbs分布的 Markov随机场是一个重要的先验模型 ,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互作用 ,从而把图像的先验知识和图像分割的数学模型相结合 .利用 Markov随机场方法提出了脑磁共振图像最大后验概率的分割模型 ,并通过迭代条件方法求解 ,与传统的 K均值算法作比较 。 展开更多

关键词 MARKOV随机场 Gibbs分布 迭代条件方法 最大后验概率 脑磁共振图像 图像分割 医学图像

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一种基于一致性分片FCM的图像分割算法 被引量：8

2

作者 丁晓峰 何凯霖 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第3期377-381,共5页

针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法。为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间。为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信... 针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法。为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间。为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(local polynomial approximation and intersection of confidenec intervals,LPA-ICI)构造自适应形状一致性分片。在脑磁共振图像上的实验表明,与传统的FCM算法相比,该算法具有更高的分割精度和运行效率。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类 图像分割 一致性分片 脑磁共振图像

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利用自相似性实现医学图像合成的生成对抗网络 被引量：1

3

作者 李帅先 谭桂梅 +1 位作者 刘汝璇 唐奇伶 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期78-89,共12页

基于深度卷积的跨模态医学图像合成网络具有从大规模数据资源中学习非线性映射关系以进行局部生成的优势,但现有方法忽略了医学图像具有特征自相似性的特点,仅通过卷积来提取像素级别的特征信息,导致深层特征提取能力不足和语义信息表... 基于深度卷积的跨模态医学图像合成网络具有从大规模数据资源中学习非线性映射关系以进行局部生成的优势,但现有方法忽略了医学图像具有特征自相似性的特点,仅通过卷积来提取像素级别的特征信息,导致深层特征提取能力不足和语义信息表达不充分.为此,提出了基于图注意力块(Graph Attention Block,GAB)和全局块注意力块(Global Patch Attention Block,GPAB)的生成对抗网络(Graph Attention Block and Global Patch Attention Block Generative Adversarial Networks,GGPA-GAN).其中,用图注意力块和全局块注意力块捕捉医学图像切片间以及切片内的自相似性,进行深层特征的提取.此外,在生成器中加入二维位置编码,利用图像的空间位置信息来增强语义信息的表达能力.在HCP_S1200数据集和ADNI数据集上的实验结果表明,提出的网络在3T-7T、T1-T2的脑部MRI图像合成任务中相较于其他网络取得了最优的结果.在3T-7T脑部MRI图像合成任务中,相比Pix2pix合成方法,该方法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio)、结构相似性指数(Structural Similarity Index)和平均绝对误差(Mean Absolute Error)方面分别提升了0.55、0.007和6.55.在T1-T2脑部MRI图像合成任务中,相比Pix2pix合成方法,在PSNR、SSIM和MAE分别提升了0.68、0.006和8.77.这些结果充分证明了此方法的有效性,为临床诊断提供了有力的帮助. 展开更多

关键词 脑磁共振图像 深度学习 医学图像合成 图注意力 位置编码

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基于核模糊聚类优化算法的脑核磁共振图像分割研究 被引量：4

4

作者 万春圆 叶明全 +1 位作者 姚传文 徐争元 《中国数字医学》 2020年第11期10-15,共6页

目的:脑核磁共振(MR)图像中普遍存在噪声的影响,传统的核模糊C-均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法无法得到理想的脑组织分割结果,为此提出一种基于核模糊聚类优化算法的分割模型。方法:首先通过粒子群算法确定KFCM的初始聚类中心,然... 目的:脑核磁共振(MR)图像中普遍存在噪声的影响,传统的核模糊C-均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法无法得到理想的脑组织分割结果,为此提出一种基于核模糊聚类优化算法的分割模型。方法:首先通过粒子群算法确定KFCM的初始聚类中心,然后利用自适应中值滤波消除图像中的噪声,最后采用该模型分别对不同的图像进行实验。结果:该方法不仅能迅速确定图像的初始聚类中心,并且有效地消除图像中的噪声。结论:与传统KFCM算法相比,提出的模型具有更高的精确度和分割效率。 展开更多

关键词 脑磁共振图像 核模糊C-均值 图像分割 自适应中值滤波 粒子群算法

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一种区域统计信息的格子波尔兹曼图像分割模型 被引量：3

5

作者 温军玲 严壮志 蒋皆恢 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期49-57,共9页

格子波尔兹曼(lattice Boltzmann,LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型... 格子波尔兹曼(lattice Boltzmann,LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍. 展开更多

关键词 图像分割 脑磁共振图像 格子波尔兹曼模型 水平集方法

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融合纹理特征和注意力机制的异常脑MRI分割方法 被引量：1

6

作者 张付春 李盟 +2 位作者 吴凉 王玉文 吴樾 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2023年第4期203-211,共9页

异常脑磁共振图像(MRI)分割是临床应用的一个重要环节。目前,深度学习被广泛应用到异常脑图像分割任务中。然而由于异常脑结构复杂,肿瘤区域面积小,现有分割方法依然存在特征信息提取不充分、一些先验知识难以获得等问题。为了解决以上... 异常脑磁共振图像(MRI)分割是临床应用的一个重要环节。目前,深度学习被广泛应用到异常脑图像分割任务中。然而由于异常脑结构复杂,肿瘤区域面积小,现有分割方法依然存在特征信息提取不充分、一些先验知识难以获得等问题。为了解决以上问题,本研究在U-Net网络的基础上,提出了一种双U-Net(DU-Net)分割模型。该模型首先将预处理后的MRI提取纹理特征,把提供额外边界信息的纹理特征图像和T1图像共同输入到DU-sub1网络中,其中双编码器子网络结合残差模块,并在解码过程中融入多尺度注意力机制模块进行特征还原,关注特征信息。最后通过DU-sub2网络将脑MRI分割为肿瘤部分、脑脊液、脑灰质和脑白质。DU-sub1和DU-sub2在异常脑MRI分割中分别起到粗略分割和精细分割的作用。在BraTS 2020数据集上进行了训练和测试,该模型分割结果中肿瘤部分、脑脊液、脑灰质和脑白质的平均DICE系数分别为0.831、0.917、0.905、0.911。该方法可以为临床诊断提供帮助,对后期的治疗具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 脑磁共振图像 图像分割 多尺度注意力机制 灰度共生矩阵

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基于高斯混合模型和马尔科夫随机场的脑MR图像分割 被引量：8

7

作者 杨俊 李娜 +2 位作者 李迟迟 杨泽鹏 周寿军 《解剖学研究》 CAS 2018年第5期425-429,共5页

目的从磁共振噪声图像中分割脑组织(脑脊液、灰质、白质)。方法首先利用K均值分类自动计算三类脑组织的初始灰度分布参数,通过期望最大化算法(Expectation maximization,EM)估计高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数。然后按... 目的从磁共振噪声图像中分割脑组织(脑脊液、灰质、白质)。方法首先利用K均值分类自动计算三类脑组织的初始灰度分布参数,通过期望最大化算法(Expectation maximization,EM)估计高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数。然后按照空间体素的GMM分类信息改变其相应体素的联合概率的能量函数,控制该能量函数中代表灰度信息的分量,并且自适应地调节图像灰度和空间信息的分配。结果实验结果表明该模型能够有效地分割出脑脊液,灰质和白质,并且对噪声不敏感,能消除灰度不均匀的影响。结论与同类算法相比,本算法对含有噪声污染的脑MR-T1图像分割精度较高,也表现出不错的稳定性,且算法运行时间短。 展开更多

关键词 脑磁共振图像分割 高斯混合模型 马尔科夫随机场模型 联合能量函数

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一种基于马尔科夫随机场的脑MR图像分割改进算法

8

作者 王国良 任允帅 王阳 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2023年第1期89-96,共8页

高斯混合模型(GMM)易受噪声影响,马尔科夫随机场(MRF)模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从... 高斯混合模型(GMM)易受噪声影响,马尔科夫随机场(MRF)模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从核磁共振成像(MRI)中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先,使用K‐means算法得到初始分割结果,通过期望最大化算法(EM)估计GMM参数,进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后,利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数,使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后,借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性,能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比,该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度,可得到较好的图像分割结果。 展开更多

关键词 脑磁共振图像分割 高斯混合模型 马尔科夫随机场模型 贝叶斯准则 邻域信息

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混合角点检测算法用于脑磁共振图像配准 被引量：1

9

作者 李勇明 高乙文 +3 位作者 卢柳伊 王品 张转侠 张久权 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2012年第2期356-360,共5页

目的针对现有角点检测算法的不足,提出结合Harris、Susan的混合角点检测算法,并应用于脑MR图像配准中。方法首先通过Harris算子、Susan算子分别提取图像中Harris角点和Susan角点;然后对Harris角点和Susan角点取并集;通过引入两个加权因... 目的针对现有角点检测算法的不足,提出结合Harris、Susan的混合角点检测算法,并应用于脑MR图像配准中。方法首先通过Harris算子、Susan算子分别提取图像中Harris角点和Susan角点;然后对Harris角点和Susan角点取并集;通过引入两个加权因子ω1和ω2,分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合;通过归一化相关法和投票策略筛选出精确匹配的角点对;最后采用Powell算法进一步优化,获得图像最终配准参数值。结果混合角点检测算法应用于脑MR图像配准能获得较高的配准精度和较好的稳定性。结论相比于目前的角点检测算法,本文算法更适用于脑MR图像配准。 展开更多

关键词 脑磁共振图像配准 HARRIS算子 SUSAN算子 混合 混合角点检测

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基于脑磁共振图像配准的动态联合角点检测算法

10

作者 李勇明 周頔 +1 位作者 王洪辉 高乙文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期278-282,300,共6页

角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心。Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面。因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路。其中,如何确定在联合算法中Har... 角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心。Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面。因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路。其中,如何确定在联合算法中Harris、Susan两种算法的权重是一个关键。设计了一种联合算法,并通过统计实验获取两者的权重,通过引入两个加权因子ω1和ω2分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合,使该联合算法的角点检测能力明显提高。最后将该方法用于脑磁共振图像配准实验中。实验比较结果表明,该联合角点检测算法在脑磁共振图像配准的应用中,相对于目前已有角点检测算法,能获得较高的配准精度和较好的稳定性。 展开更多

关键词 脑磁共振图像配准 HARRIS算子 SUSAN算子 动态 联合角点检测

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基于参数化互信息的脑MR图像分割与偏移场矫正模型及快速算法 被引量：5

11

作者 詹天明 张军 +2 位作者 韦志辉 肖亮 孙玉宝 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2807-2812,共6页

脑核磁共振(Magnetic Resonance简称MR)图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量,建立脑MR图像的分割与偏移场矫正的变分模型... 脑核磁共振(Magnetic Resonance简称MR)图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量,建立脑MR图像的分割与偏移场矫正的变分模型.最后,给出了基于分裂Bregman迭代方法的快速分割与偏移场矫正算法.实验结果表明本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果,而且具有较快的收敛速度. 展开更多

关键词 脑核磁共振图像 分割 偏移场矫正 分裂Bregman迭代

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融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法 被引量：3

12

作者 吴建 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第5期1135-1140,共6页

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结... 针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。 展开更多

关键词 脑核磁共振图像 大津法 模糊连通图 区域生长

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克服灰度不均匀性的脑MR图像分割及去偏移场模型 被引量：2

13

作者 王海军 柳明 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2011年第3期36-41,共6页

为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于二相的脑MR图像分割模型,利用图像的局部信息,同时进行脑组织分割和去除偏移场。实验结果表明:该模型能有效的对脑图像进行分割及去除偏移场,和原图像相比,恢复后的图像具有更... 为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于二相的脑MR图像分割模型,利用图像的局部信息,同时进行脑组织分割和去除偏移场。实验结果表明:该模型能有效的对脑图像进行分割及去除偏移场,和原图像相比,恢复后的图像具有更好的视觉效果。 展开更多

关键词 脑核磁共振图像 灰度不均匀 去除偏移场 分割

原文传递

基于继承PSO算法的动态脑磁共振图像配准

14

作者 阮定良 杨凡 +2 位作者 高乙文 谢薇 张波 《微处理机》 2014年第1期70-72,共3页

提出了一种用于动态图像配准的混合角点继承PSO算法。该方法采用混合角点检测算子来提取角点,并将继承最优种群的思想引入到PSO优化算法中,即对当前图像配准得到的最优种群进行动态继承与变化后,再用于指导后续图像的配准。实验表明:所... 提出了一种用于动态图像配准的混合角点继承PSO算法。该方法采用混合角点检测算子来提取角点,并将继承最优种群的思想引入到PSO优化算法中,即对当前图像配准得到的最优种群进行动态继承与变化后,再用于指导后续图像的配准。实验表明:所提出的算法不仅克服了传统的随机重启方式的脑磁共振图像配准算法中随机设定参数导致配准速度慢的问题,而且提高了图像的配准精度和稳定性。 展开更多

关键词 脑核磁共振图像 角点检测 粒子群优化算法 配准

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基于一般线性模型的功能磁共振成像回归量正交化 被引量：1

15

作者 戴和谱 刘刚 何妍妍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期1793-1797,1802,共6页

针对功能磁共振成像(f MRI)模型回归量之间存在共线性的问题,提出了一种正交化的方法。首先,确定感兴趣以及待正交的回归量;其次,从待正交回归量中减去与感兴趣回归量相关的部分,使模型中共线的回归量正交分解为相互独立的部分,以此来... 针对功能磁共振成像(f MRI)模型回归量之间存在共线性的问题,提出了一种正交化的方法。首先,确定感兴趣以及待正交的回归量;其次,从待正交回归量中减去与感兴趣回归量相关的部分,使模型中共线的回归量正交分解为相互独立的部分,以此来消除共线性的影响。此外,还讨论和分析了正交化对一般线性模型的影响。最后,分别使用一些合成数据和当前一个流行的f MRI数据分析软件包——脑功能磁共振图像软件包(FSL)进行实验。实验结果表明,正交化方法可以消除模型中的共线性,并且提高感兴趣回归量的显著性,从而实现准确的脑功能定位,可以应用于对脑的基础研究和临床治疗。 展开更多

关键词 功能磁共振成像 共线性 一般线性模型 正交化 脑功能磁共振图像软件包

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