同时配准-分割脑MR图像的耦合变分模型

被引：5

作者：

陈允杰 ^{[1
]}

张建伟 ^{[2
]}

韦志辉 ^{[1
]}

夏德深 ^{[1
]}

王平安 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 南京信息工程大学数学系

[3] 香港中文大学计算机科学与工程学系

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2007年 / 02期

关键词：

配准; 分割; Shannon熵; M-S模型; 变分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种新颖的变分耦合模型,同时实现配准与分割.模型中使用耦合函数将非刚性配准信息与基于区域信息的曲线演化理论结合在一起,构造总能量函数,通过求解该能量函数的极值达到配准-分割的目的.该方法可以分割多模态医学图像,即使在两图间的强度信息区别较大时,也可以得到较好的分割结果.实验结果表明该方法具有较好的鲁棒性.

引用

页码：215 / 220+226 +226

页数：7