[发明专利]一种基于超体素与测度学习的弥散张量图像分割方法有效
| 申请号： | 201910670324.9 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110473206B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 孔佑勇;高和仁;陈芊熹;章品正;舒华忠 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超体素与测度学习的弥散张量图像分割方法，包括以下步骤：首先，对弥散张量图像，计算描述每个体素水分子弥散的几何特征与方向特征。然后，在弥散张量图像的组织区域均匀采样种子点，结合位置、几何与方向特征，采用局部空间模糊聚类方法生成超体素。接着，在谱聚类的框架下，建立测度学习与聚类的优化模型，对目标函数采用迭代交替求解，实现超体素的分类。最后，将超体素的分类结果映射回图像空间，从而获得弥散张量图像的分割结果。本发明方法可以高效、稳定地获得精准的组织分割，对于大脑神经影像分析、疾病诊断与大脑认知研究等具有科学意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超体素 测度 学习 弥散 张量 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于超体素与测度学习的弥散张量图像分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/n步骤1，计算弥散张量图像的描述每个体素水分子弥散的几何特征与方向特征，进行体素张量的特征提取；/n步骤2，在弥散张量图像的组织区域均匀采样种子点，结合水分子弥散的位置、几何与方向特征，采用局部空间模糊聚类方法生成超体素；/n步骤3，对步骤2生成的超体素进行特征提取，使用谱聚类算法建立基于测度学习的聚类模型，通过求解模型得到超体素的聚类标签，即获得超体素的类别；/n步骤4，将超体素的类别信息映射回图像空间，根据超体素聚类标签实现弥散张量图像的分割。/n
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