【摘 要】
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多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,对其病灶自动检测方法的研究正受到越来越多的关注。基于D-S证据理论和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出了一种融合T1和T2加权MR图像信息的多发性硬化症自动分割算法。首先运用FCM聚类算法分别分割T1和T2加权MR图像,然后利用根据D-S证据理论得到的融合两种加权图像信息的基本概率分配函数,实现多发性硬化症病灶的分割。通过对多发性硬化症MR脑部图像的
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,黄河水利委员会信息中心
【基金项目】
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基金项目：国家“973”重点基础研究发展规划资助项目（2010CB732500）
论文部分内容阅读
多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,对其病灶自动检测方法的研究正受到越来越多的关注。基于D-S证据理论和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出了一种融合T1和T2加权MR图像信息的多发性硬化症自动分割算法。首先运用FCM聚类算法分别分割T1和T2加权MR图像,然后利用根据D-S证据理论得到的融合两种加权图像信息的基本概率分配函数,实现多发性硬化症病灶的分割。通过对多发性硬化症MR脑部图像的分割实验表明,该算法具有很高的多发性硬化症病灶分割精度,对多发性硬化症的临床辅助诊断具有重要作用。
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