作者：任晓颖; 喻大华医学图像itk脑部mricanny水平集邻域连接
摘要：背景：由于脑部MR图像中信息对比度不高,各种脑部组织的形状复杂等特点,分割方法的选择比较困难,单一的算法很难获得满意的分割结果。目的：针对脑部MRI的特点综合利用现有的算法开发和定制有效的分割应用算法。方法：根据邻域连接和Canny水平集分割算法的优缺点,结合图像特征,用邻域连接方法的分割结果作为Canny水平集分割算法的先验分割模型,借以确定出Canny算法的下限阈值,从而完成两种算法的混合分割。结果与结论：采用实验所用混合方法得到的白质和灰质的分割结果,经与专家手工分割结果对比,证明该方法取得了较好的分割效果,从而证明综合利用现有的算法,不仅避免了重复劳动,还能开发和定制出更加有效的分割应用算法,具备很好的应用潜力。
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