基于統(tǒng)計學習的MR腦部圖像分割算法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩78頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）技術以其無損傷、精度高、分辨率好、運動偽影少等優(yōu)點，成為臨床醫(yī)學上大腦組織結構分析、疾病診斷、手術治療、可視化三維重建的重要輔助工具，其意義重大。
　　腦部磁共振圖像分割作為腦部圖像分析研究的基礎，對腦組織、腦疾病的研究有指導作用，也是圖像處理領域的研究熱點和難點。其本質是將腦部圖像劃分成若干個屬性不同的區(qū)域，并獲得感興趣區(qū)域的過程。主要包括腦部正常組織分割

2、和異常病變分割。
　　本文首先介紹了MRI技術成像特點、圖像分割知識、常用分割方法以及分割中存在的問題。基于統(tǒng)計學習理論，深入研究了兩種腦部磁共振圖像分割的方法：
　　1)針對腦組織圖像含有噪聲、灰度分布不均勻等特點，提出灰度空間距離加權 K-means聚類和模糊置信度的腦組織分割算法。該算法穩(wěn)定性較好，改善了傳統(tǒng)K-mea ns聚類的局限性，具有精確度高、廓清邊緣、抑制噪聲的作用。為 MR腦部圖像病變異常檢測和分割提供了參

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論