[发明专利]模糊C均值连续型最大流最小割脑肿瘤图像分割方法在审
| 申请号： | 201710971989.4 | 申请日： | 2017-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN107909577A | 公开（公告）日： | 2018-04-13 |
| 发明（设计）人： | 任璐;李锵;关欣 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/13;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及医学影像仪器，为提出一种基于直方图的快速模糊C均值算法(FFCM)和连续型最大流最小割算法(CMF)的三维分割方法，使用连续型最大流最小割算法进行精准分割，实现准确快速的分割效果。本发明，模糊C均值连续型最大流最小割脑肿瘤图像分割方法，首先对Flair、T1、T1C和T2四种模态图像分别预处理，即非线性中值滤波，去除高斯噪声且处理边界信息，然后对各模态图像进行模糊C均值初始聚类，再对四幅模态图像进行线性叠加融合，对融合后的图像采用模糊C均值预分割出肿瘤区域，完成预分割后，采用连续型最大流最小割算法对肿瘤块边缘进行精准分割，对分割后的图像去散点，完成分割。本发明主要应用于医学影像处理。 | ||
| 搜索关键词： | 模糊 均值 连续 最大 最小 肿瘤 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种模糊C均值连续型最大流最小割脑肿瘤图像分割方法，其特征是，首先对Flair、T1、T1C和T2四种模态图像分别预处理，即非线性中值滤波，去除高斯噪声且处理边界信息，然后对各模态图像进行模糊C均值初始聚类，再对四幅模态图像进行线性叠加融合，对融合后的图像采用模糊C均值预分割出肿瘤区域，完成预分割后，采用连续型最大流最小割算法对肿瘤块边缘进行精准分割，对分割后的图像去散点，完成分割。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710971989.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
