【摘 要】
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考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF（Local Binary Fitting）水平集模型的脑血管层次化粗分割方法.首先,应用定向加权中值（DWM）滤波和各向异性扩散滤波
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61271366,No.61170170,No.61003134,No.61170203);首都科技条件平台资助项目(Z131110000613062);北京市自然科学基金重点项目(No.4081002);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.2012LYB49)
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考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF（Local Binary Fitting）水平集模型的脑血管层次化粗分割方法.首先,应用定向加权中值（DWM）滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大（LIGM）算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除.然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影（MIP）图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织.最后,融合两种方法实现脑血管粗提取.实验表明,层次化的分割方法可去除大
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