基于张量形态学梯度和图像森林化变换分水岭算法的扩散张量图像脑白质分割
吴占雄1
陈潮2
高明煜1
朱善安3
1.杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州,3100182.浙江警察学校,浙江杭州,3100533.浙江大学电气工程学院,浙江杭州,310027
摘要：目的 基于张量形态学梯度和图像森林化变换分水岭算法,提出一种从脑扩散张量图像中分割出白质组织的方法,并验证其是否快速、有效.方法 首先总结了几种张量相似性函数,进一步计算张量形态梯度,再利用基于图像森林化变换分水岭算法对脑扩散张量图像进行白质组织的分割.结果 采用此方法对志愿者的脑扩散张量图像进行分割,得到了较好结果.结论 该方法易于实现且鲁棒性强,并适合进一步对脑白质亚结构体的分割.
关键词：扩散张量成像图像森林化变换形态学梯度脑白质
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)R319(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(50577055)美国国家卫生研究所(EB007920)美国国家科学基金会项目(0411898)杭州电子科技大学科研项目(KYS045610015)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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