华南理工大学学报(自然科学版)

作者：李智, 陈业航, 冯宝, 等

单位：1． 桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院，广西 桂林 541004; 2． 桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院，广西 桂林 541004; 3． 中山大学附属江门市中心医院 医学影像研究所，广东 江门 529000

关键词：脑梗死,弥散加权成像,贝叶斯概率,模糊聚类,活动轮廓模型

基金：国家自然科学基金资助项目 (81960324); 广西高等学校千名中青年骨干教师培育计划项目 (2018GXQGFB160)

脑梗死病灶分割是评估脑功能损伤程度的重要预处理步骤。针对弥散加权成像(DWI) 图像中，脑梗死病灶边界模糊、形状不规则和亮度不均匀等特点，文中提出一种模糊速度函数驱动下活动轮廓模型的分割方法。首先，在活动轮廓模型轮廓初始化方面，利用小波变换域下的贝叶斯概率获取初始轮廓，该初始轮廓可快速定位于脑梗死病灶的真实边界附近，增强模型的鲁棒性和准确性。其次，将图像局部熵引入活动轮廓模型中。图像局部熵可表征脑梗死 DWI 图像水分子分布的差异性，在一定程度上解决图像亮度不均匀性和噪声的干扰问题。然后，根据脑梗死病灶的边界模糊特性，提出结合图像局部熵和灰度的模糊聚类算法计算模糊隶属度，进一步加强脑梗死病灶与正常组织的区分。最后，将基于模糊隶属度的模糊速度函数引入活动轮廓模型，构建能量泛函，使轮廓曲线在脑梗死病灶的模糊边界处停止演变，完成脑梗死病灶的分割。实验结果表明，文中提出的模型可以有效分割脑梗死病灶。

来源：2020年第5期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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