基于仿射传播聚类选择的多Atlas右心室精准分割

由于右心室具有易变、壁薄、边界不明显等特点，Atlas成为近年来流行的图像分割方法.针对现存的Atlas选择方法大多基于配准后选择最优的Atlas，比较耗时并且降低了分割性能，提出了利用仿射传播聚类算法进行Atlas选择的方法.首先，将所有的Atlas图像看作一系列数据点，通过数据点之间的消息传递聚类；然后，得到的聚类中心图像和目标图像经过配准得到形变标记结果，采用STAPLE融合策略融合；最后，对融合结果以相似性测度因子为依据进行排序，而用相似性测度因子值最大的聚类中心进行配准分割.重复以上过程，直到得到较精确的分割结果.实验结果表明，提出的方法能有效地进行右心室的分割，与传统选择方法相比，分割精度得到了明显提高.