一种基于FCM和VBM的头部磁共振图像多组织分割算法

作者：刘君; 何南; 武和雷

来源：南昌大学学报(工科版), 2017, 39(02): 179-189.

DOI：10.13764/j.cnki.ncdg.2017.02.015

• 图像分割
• FCM算法
• VBM算法

为了在无损情况下获得精确的人体头部三维模型,需要从颅脑的MRI序列图像中分割出头皮、颅骨、灰质、白质和脑脊液等5种主要的组织。首先,通过BET算法从原始的MRI图像中摘取出颅脑区域,然后通过模糊C-均值聚类(FCM)算法对得到的颅脑区域进行细分得到灰质、白质和脑脊液,继而再通过基于体数据的形态学(VBM)分割算法分割出颅骨、头皮和脑部空腔等非脑组织区域,最后对分割得到的各个组织进行平滑和形态学处理,最终成功分割出了所需的5种组织。通过与K均值聚类算法及形态学分割方法对比发现,该分割算法在组织边缘梯度更高的情况下具有更低的形态失真度。

• 单位
  南昌航空大学; 南昌大学信息工程学院