一种基于形态学的脑肿瘤分割

李晓龙; 帅仁俊

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一种基于形态学的脑肿瘤分割

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由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题.本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象.在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理:首先,应用形态学开闭重建重构原图像,滤除噪声和复杂细小的纹理;其次,对重建后的图像做多尺度形态学梯度,并对修改了标识符的梯度图像进行分水岭算法分割.实验结果表明:结构元素半径大小取17～22,肿瘤能够完全地分割出来.与传统的分水岭分割算法相比,本文所采用的算法很好地抑制了过分割问题,可以很容易地分割出肿瘤.

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来源
《液晶与显示》 |2015年第1期|157-162|共6页
作者
李晓龙; 帅仁俊;
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作者单位

南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211816;

南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211816;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
分水岭; 过分割; 形态学开闭重建; 多尺度形态学梯度; 标记符;

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