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| 时间维信息的4D多发性硬化损伤区域分割方法 | |
| 摘 要： | 为了解决3D脑核磁共振图像分割方法无法准确分割4D多发性硬化损伤区域的问题,结合4D数据中每个时间点的信息并根据相邻时间点图像的相关性构造动态先验改进邻域驱动的水平集模型,提出一种基于时间维信息的4D多发性硬化损伤区域的分割模型.通过交替迭代和最速下降法求该模型的最小化问题得到4D多发性硬化损伤区域的分割算法.为验证该模型,对临床4D数据的分割效果进行测试,并与3D分割方法所得结果进行比较.结果表明:与3D图像分割方法相比,所提出的4D多发性硬化损伤区域的分割方法由于增加了时间维上的约束,得到的分割结果更加准确.这为后续的病灶定量化分析提供了有效的帮助. |
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