本文關(guān)鍵詞：基于softmax回歸與圖割法的腦腫瘤分割算法

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【摘要】：從醫(yī)學(xué)圖像中分割腦腫瘤區(qū)域可以為腦腫瘤的診斷以及放射治療提供幫助.但腫瘤區(qū)域的變化異常且邊界非常模糊,因此自動(dòng)或半自動(dòng)地分割腦腫瘤非常困難.針對(duì)這一問題,本文結(jié)合softmax回歸和圖割法提出一種腦腫瘤分割算法.首先融合多序列核磁共振圖像(MRI)并標(biāo)記訓(xùn)練樣本,再用softmax回歸訓(xùn)練模型參數(shù)并計(jì)算每個(gè)點(diǎn)屬于各個(gè)類別的概率,最后將概率融入到圖割法中,用最小切/最大流方法得到最終分割結(jié)果.實(shí)驗(yàn)表明提出的方法可以更好地得到腦腫瘤的邊界,并能較準(zhǔn)確地分割出腦腫瘤區(qū)域.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;金陵科技學(xué)院公共基礎(chǔ)課部;
【關(guān)鍵詞】： 醫(yī)學(xué)圖像 腦腫瘤 核磁共振圖像 圖像分割 softmax回歸 圖割法 最小切/最大流
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61275198,No.60978069)
【分類號(hào)】：R739.41;R445.2;TP391.41
【正文快照】： 1引言為了幫助臨床研究,從腦腫瘤病人的腦圖像中分割出腦腫瘤并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行定量的測(cè)量以及3維可視化受到了越來越多的重視[1].核磁共振成像技術(shù)因?qū)θ梭w沒有損傷、對(duì)軟組織有非常高的分辨率以及參數(shù)易調(diào)節(jié)等特點(diǎn)已被廣泛應(yīng)用于腦疾病的臨床治療中.由于腦腫瘤區(qū)域的灰度變化異

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