作者：耿淼; 须文波; 秦向东医学图像分割平行六面体asm树鲁棒性
摘要：为了在医学图像分割中，发现均匀几何三维区域的复杂形状，以提高分割准确率，提出一种基于3D几何特征分裂-合并（ASM）的脑部MRI图像分割算法；首先构建简单平行六面体的12种3D区域分割策略，体积分割技术将整个体积划分为许多大的均匀三维几何区；然后，在体积内定义更多小的均匀区域，以便在随后的合并步骤中有更大的生存概率；最后，进行多级区域合并，合并阶段只涉及复杂ASM树的叶子，考虑灰度相似性和共同边界区的大小，将小的区域合并为大邻近区；相比其他几种MRI图像分割算法，提出的方法在分割过程对噪声具有鲁棒性，提高了分割性能和准确率；另外提出的方法不需要训练数据集。
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