【摘 要】
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针对脑部核磁共振图像分割问题,提出了一种直方图梯度计算方法。首先,对MR图像的直方图进行平滑处理,从而去除三个体素中出现的最低灰度级;然后,在预处理后的直方图上计算梯度;最后,计算对象数和其所在位置的梯度,并对图像进行自动分割。基于直方图处理进行梯度计算,大大降低了计算复杂度。在T2加权脑部MR图像上的实验结果表明,该方法可以有效地从二维和三维图像中提取出主要脑部区域,并在临床环境中获得的人类脑部
【机 构】
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山西大学计算机工程系,北京师范大学教育信息技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202163）, 山西省自然科学基金资助项目（2013011017-2）, 山西省科技攻关项目（20130313015-1）
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针对脑部核磁共振图像分割问题,提出了一种直方图梯度计算方法。首先,对MR图像的直方图进行平滑处理,从而去除三个体素中出现的最低灰度级;然后,在预处理后的直方图上计算梯度;最后,计算对象数和其所在位置的梯度,并对图像进行自动分割。基于直方图处理进行梯度计算,大大降低了计算复杂度。在T2加权脑部MR图像上的实验结果表明,该方法可以有效地从二维和三维图像中提取出主要脑部区域,并在临床环境中获得的人类脑部MR图像上成功实施,分割效果优于其他几种现有分割算法。
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