结合感兴趣区域和GrowCut算法的3D自动脑胶质瘤分割方法

    公开(公告)号:CN105046692A

    公开(公告)日:2015-11-11

    申请号:CN201510374494.4

    申请日:2015-07-01

    Applicant: 复旦大学

    CPC classification number: G06T2200/04 G06T2207/30016 G06T2207/30096

    Abstract: 本发明属于图像分割技术领域,具体为一种结合感兴趣区域和GrowCut算法的三维全自动脑胶质瘤分割方法。该方法首先扩展Bounding box算法到3D,并运用其提取包含脑胶质瘤的感兴趣区域VOI,然后利用反射对称算法对VOI进行评估并克服Bounding box在检测脑胶质瘤横跨正中矢状面时的不足,最后基于准确的VOI对图像中的像素点进行标记,使半自动的2D GrowCut算法优化成全自动3D分割方法。本方法在准确分割脑胶质瘤的同时,较相同原理的2D分割算法在理论上和实际中都更加迅速,并且比人工分割方法更具便利性和可行性。本发明作为一种图像分割方法,可为脑胶质瘤的临床诊断有力辅助工具。

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