[1]贺江琳,刘世伟,王星月,等. 基于混合水平集的脑胶质瘤分割方法[J].中国医学物理学杂志,2019,36(4):414-419.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.04.009]
　HE Jianglin,LIU Shiwei,WANG Xingyue,et al. Hybrid level set-based method for segmentation of glioma[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(4):414-419.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.04.009]
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 基于混合水平集的脑胶质瘤分割方法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第4期
页码:
414-419
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2019-04-25

文章信息/Info

Title:
 Hybrid level set-based method for segmentation of glioma
文章编号:
1005-202X（2019）04-0414-06
作者:
 贺江琳; 刘世伟; 王星月; 岳晴; 王远军
 上海理工大学医学影像工程研究所， 上海 200093
Author(s):
 HE Jianglin;  LIU Shiwei;  WANG Xingyue;  YUE Qing;  WANG Yuanjun
 Institute of Medical Image Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
关键词:
 ; 脑胶质瘤分割; GAC模型; LIF模型; 水平集算法; C-V模型
Keywords:
 ; Keywords: segmentation of glioma;  geodesic active contour model;  local image fitting model;  level set algorithm;  C-V model
分类号:
R739.41；R318
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.04.009
文献标志码:
A
摘要:
 全面考虑脑胶质瘤分割图像的边界信息和区域信息，在水平集的基础上，将基于边缘检测的活动轮廓模型（GAC模型）和局部图像拟合模型（LIF模型）相结合，提出一种混合水平集的分割方法。首先，对脑胶质瘤MR图像进行预处理，采用C-V模型提取脑组织；然后，创建混合水平集模型，对脑组织图像中的脑胶质瘤进行分割。实验证明，本研究的分割方法可以简化水平集符号距离函数的正则化过程，并且可有效克服GAC模型在弱边缘或离散边缘处产生的边界泄漏的问题，从而取得较好的分割结果。
Abstract:
 Abstract: The boundary information and regional information of glioma images are comprehensively considered in this study, and a segmentation method based on hybrid level set is proposed by combining geodesic active contour model with local image fitting model based on level set. Firstly, the magnetic resonance image of glioma is pre-processed, and the brain tissues are extracted using C-V model. Then a hybrid level set model is established to segment the glioma in the pre-processed image. The experiment proves that the proposed segmentation method can not only simplify the regularization process of the level set function which is initialized to symbol distance function, but also effectively overcome the boundary leakage problem of geodesic active contour model at weak or discrete edges, thereby obtaining better segmentation results.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2018-12-23
【基金项目】国家自然科学基金青年项目（61201067）
【作者简介】贺江琳，硕士研究生，研究方向：医学图像分割，E-mail: jlin_h@163.com；刘世伟，硕士研究生，研究方向：医学图像分割，E-mail: 15737929380@163.com
【通信作者】王远军，副教授，研究方向：医学图像处理与分析，E-mail: yjusst@126.com
更新日期/Last Update: 2019-04-23