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目的:探讨不同滤波方法和分割算法对MRI脑肿瘤图像分割精度的影响,寻找最适合脑部胶质瘤MRI图像的滤波方法和分割算法。资料与方法通过MATLAB编程,分别使用非局部均值滤波、中值滤波、各向异性滤波和改进均值漂移分割、模糊C均值分割、分水岭分割算法对39幅脑肿瘤图像进行分割,其中39幅图像为39例不同患者的胶质瘤图像。以医师手动分割结果作为“金标准”,评价不同方法分割精度。结果非局部均值滤波信噪比为7.9243,中值滤波信噪比为6.2160,各向异性滤波信噪比为6.5426;改进均值漂移分割算法精确度为92.31

作者:周子又;刘奇;任静

来源:中国医学影像学杂志 2015 年 7期

知识库介绍

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作者:
周子又;刘奇;任静
来源:
中国医学影像学杂志 2015 年 7期
标签:
脑肿瘤 神经胶质瘤 磁共振成像 图像处理,计算机辅助 算法 Brain neoplasms Glioma Magnetic resonance imaging Image processing,computer-assisted Algorithms
目的:探讨不同滤波方法和分割算法对MRI脑肿瘤图像分割精度的影响,寻找最适合脑部胶质瘤MRI图像的滤波方法和分割算法。资料与方法通过MATLAB编程,分别使用非局部均值滤波、中值滤波、各向异性滤波和改进均值漂移分割、模糊C均值分割、分水岭分割算法对39幅脑肿瘤图像进行分割,其中39幅图像为39例不同患者的胶质瘤图像。以医师手动分割结果作为“金标准”,评价不同方法分割精度。结果非局部均值滤波信噪比为7.9243,中值滤波信噪比为6.2160,各向异性滤波信噪比为6.5426;改进均值漂移分割算法精确度为92.31