基于可变形模型的MRI脑区域分割(英文)  

Using deformable models for brain segmentation in MRI

作　　者：贺士娟[1] 杨雅妹[1] 颜洁[1] 颜威利[2] 

机构地区：[1]河北工业大学信息学院 [2]河北工业大学电气学院359号河北工业大学东院,天津300130

出　　处：《中国医学物理学杂志》2002年第3期137-141,共5页Chinese Journal of Medical Physics

基　　金：ChinesenationalsciencefoundationNo.59937160

摘　　要：本文给出了一种人头部核磁共振MRI图像的脑区域分割算法,该算法基于梯度矢量流GVF的可变形模型方法,且有效地解决了该方法在轮廓的突变处存在的弱收敛问题。最后把小波的多分辨率分析来优化算法,结果证明了其有效性。A brain segmentation algorithm for human head Magnetic Resonance Images(MRI)was proposed,which was based on gradient vector flow(GVF)deformable models and effectively dressed the problem of weak convergence at abrupt corners in GVF method.Wavelet multi-resolution analysis was applied to the algorithm to speed up the process.Results proved its effectiveness.

关 键 词：梯度矢量流 图像分割 磁共振成像 可变形模型 MRI 脑区域分割 

分 类 号：R445.2[医药卫生—影像医学与核医学]