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基于Hessian矩阵特征值聚类的脑血管分割方法
曹容菲1; 王醒策1; 武仲科1; 周明全1; 田沄1; 刘新宇2
2014
发表期刊系统仿真学报
ISSN1004-731X
卷号26期号:9页码:2104
摘要为了从医学图像中获取准确的脑血管信息,提出了一种新颖的基于Hessian矩阵和聚类思想的脑血管分割方法。利用非局部均值滤波方法对原始医学图像数据进行预处理,减少了成像过程中产生的噪声对血管分割的干扰。利用多尺度邻域信息来计算各像素点的Hessian矩阵。求取其特征值并构造为一个向量。对各像素点的特征值组成的向量利用k-means方法进行聚类并最终得到血管类的像素点。实验结果表明:基于Hessian矩阵特征值聚类的方法分割得到的结果能够包含所有的脑血管点,在之后的工作中可在此分割的基础上再进行精细加工,得到更为精确的血管数据,这将对基于Hessian矩阵的脑血管分割方法研究有着深远的意义。
关键词非局部均值滤波 Hessian矩阵 特征值 聚类 脑血管分割
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/31073
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.北京师范大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
曹容菲,王醒策,武仲科,等. 基于Hessian矩阵特征值聚类的脑血管分割方法[J]. 系统仿真学报,2014,26(9):2104.
APA 曹容菲,王醒策,武仲科,周明全,田沄,&刘新宇.(2014).基于Hessian矩阵特征值聚类的脑血管分割方法.系统仿真学报,26(9),2104.
MLA 曹容菲,et al."基于Hessian矩阵特征值聚类的脑血管分割方法".系统仿真学报 26.9(2014):2104.
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