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.1996;15(4):429-42。
doi:10.1109/42.511747。

MRI数据的自适应分割

附属公司

MRI数据的自适应分割

W M井等。 IEEE Trans-Med成像. 1996.

摘要

事实证明,即使使用先进技术,基于强度的MR图像分类也存在问题。扫描内和扫描间的强度不均匀性是常见的困难来源。虽然报道的方法在纠正扫描内不均匀性方面取得了一些成功,但这种方法需要对单个扫描进行监督。本文介绍了一种称为自适应分割的新方法,该方法利用组织强度特性和强度不均匀性的知识来校正和分割MR图像。使用期望最大化(EM)算法可以实现组织类型的更精确分割以及磁共振成像(MRI)数据的更好可视化,这在一项包含1000多个脑部扫描的研究中被证明是有效的。本文描述了在以下类型的图像中分割大脑的实现和结果:轴向(双回旋回旋)、冠状面(三维傅里叶变换(3-DFT)梯度回旋T1加权),所有这些都使用传统的头部线圈,以及使用表面线圈获得的矢状截面。在分割灰度和白质时,自适应分割的准确性与手动分割相当,并且比监督多元分类更接近手动分割。

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引用人

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