基于特征向量的颅脑CT图像分割方法

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Ｓｕｏ，ＬｉＣｈａｆｎＴａｕｎｕ～，ＬｉｅｕＷｉ，ＦｅｇＨｕｎｉｇｎａｑｎ
（．ｐｒｍｅｔｏｅｔｏｉｃｅｃｎｃｎｌｇ１ＤｅａｔｎｆＥｌｃｒｎｃＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ，ＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙｏｉａｉｅｓｔｏｃｅｃｎｃｎｌｇｆＣｈｎ，ｙ
摘要：对脑肿瘤和脑出血的检出应用，出一种新的将颅脑Ｃ图像分割为白质、质和脑脊液３个区域的方针提Ｔ灰
法。首先用阈值法与数学形态学结合的方法提取出颅腔内脑部组织，后利用灰度信息将其分割成脑脊液区域然
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｉｄａｈｔｃｉｎｏｆｂｒｉｕｍｅｔｔｅｄｅｅｔｏａｎｔｍｏｒｎｄｔｅｅａｅｏｒｇｓａｈｅｃｒｂｒｌｈｍｒｈａｅ，ａｎｅａｐｒａｈｗｐｏｃ
第２卷第５５期
２］年９月００
数
据
采
集
与
处
理
Ｖｏ．５Ｎｏ５１２．
Ｊｕｎｌｏｔｑｉｉｏ＆ＰｏｅｓｎｏｒａｆＤａａＡｃｕｓｔｎｉｒｃｓｉｇ
Ｓｐｅ．ຫໍສະໝຸດ Baidu １００
文章编号：０４９３（０００ —６５０１０ — ０７２１）５００ — ６
ｍａｔｒ（ｔｅＧＭ）ａｄｔｅｃｒｂｏｐｎｌｌｉ（Ｆ）ｎｈｅｅｒｓｉａｕｄＣＳ．Ｂｙｕｉｇｔｒｓｏｄｎｎａｈｍａｉａｔｆｓｎｈｅｈｌｉｇａｄｍｔｅｔｃｌｍｏ —
ｐｈｏｇｏｌｙ，ｔｅｅｒｍｓｆｒｔｙｅｒｃｅｈｅｃｒｂｕｉｉｓｌｘｔａｔｄ．Ａｆｅｈｅｅｒｍｓａｒｉａｅｙｃａｓｆｅｎｏｔｒｔｅｃｒｂｕｉｐｐｏｘｍｔｌｌｓｉｉｄｉｔ
和其他区域。算其他区域像素的几何矩及几何矩的方差，结合像素的边界特性为每个像素构建特征向量。计并用ＭＦＭ算法对特征向量进行聚类将图像分割成白质和灰质，用数学形态学对聚类结果进行滤波。实验结果验Ｃ并
基于特征向量的颅脑ＣＴ图像分割方法
孙涛李传富ｈ刘伟冯焕清。
（．国科学技术大学电子科技系，肥，３０７２安徽中医学院第一附属医院影像中心，肥，３０１１中合２０２；．合２０３）
ｆｒｔｓｅｓｇｎａｉｎｏｒｉＴａａｉｒｐｓｄｔａｅｈｉｔｅＷＭ）ｈｒｙｏｉｕｅｍｅｔｔｏｆｂａｎＣｄｔｓｐｏｏｅｏｌｂｌｔｅｗｈｔｍａｔｒ（ｓｅ，ｔｅｇａ
ｉｓｓａｄａｄｄｅａｉｔｔｎｒｖｉｔｏｎ，ａｈｄｇｔｅｎｄｔｅｅｅｓｒｎｇｔｆｅｃｘｅｆｔｔｒｐａｔａｅｃｌｕｌｔｄａｈｏａｈｖｏｌｏｈｅｏｈｅｒｒａｃａｅｎｄｃｎｓｒｔｄａｔｉｅｅｔｒｏｆｔｅｏ１ＭＦＣＭｃａｓｆｅｈｅｅｇｎｖｃｏｎｔＷＭｎｄｏｔｕｃｅｓｈｅｅｇｎｖｃｏｈｖｘｅ．ｌｓｉｉｓｔｉｅｅｔｒｉｏａＧＭ，ａｄｔｍａｈｍａｉａｏｐｈｏｏｍｏｄｆｅｈｅｃｕｓｅｉｇｅｕｌ．Ｅｘｒｍｅｔｌｅｕｔｎｈｅｔｅｔｃｌｍｒｌｇｙｉｉｓｔｌｔｒｎｒｓｔｐｅｉｎａｒｓｌｓｄｅｎｓｒｔｈｅｇｏｄｅｆｃｆｔｔｄ．ｍｏｔａｅｔｏｆｅｔｏｈｅｍｅｈｏＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｉｇｅｍｅｔｔｏｍａｅｓｇｎａｉｎ；ｂｒｉａｎＣＴｍａｅｉｇｓ；ｅｇｎｖｃｏｉｅｅｔｒ；ｇｅｏｍｅｒｃｍｏｅｓ；ｆｚｙＣ— ｔｉｍｎｔｕｚ
Ｈｅｅ，２３ｆｉ００２７，Ｃｈｎａ；ｉ
２ＭｅｉａｍａｉｇＣｅｔｒ．ｄｃｌＩｇｎｎｅ，ＦｒｔＡｆｉａｅｓｉａｆＡｎｕｉｓｆｉｔｄＨｏｐｔｌｈｉＴＣＭｌｇｌｏＣｏｌｅ，Ｈｅｅ，２０３，Ｃｈｎ）ｅｆｉ３０１ｉａ
ＣＳＦｎｄｔｅｏｔｅａｔａｃｒｎｏｔｓｒｐｎｃｆｔｉｎｅｉｙ，ｔｅｇｏｅｒｃｍｏｍｅｔ，ａｈｈｒｐｒｃｏｄｉｇｔｈｅｄｉｃｅａｙｏｈｅｒｉｔｎｓｔｈｅｍｔｉｎ
证了本文方法的先进性。
关键词：图像分割；脑Ｃ图像；征向量；何矩；糊Ｃ均值聚类颅Ｔ特几模
中图分类号：ＴＰ３１４９．１文献标识码：Ａ
ＳｅｍｅａｉｎｏａｎＣＴｍａｅｓｄｏｇｎｖｃｏｓｇｎｔｔｏｆＢｒｉＩｇｓＢａｅｎＥｉｅｅｔｒ