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基金项目:
国家自然科学基金资助项目(61873178；61976150)；山西省自然科学基金(201801D121135)
分类号:
TP391.41
DOI:
10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2021.05.007
期刊号:
2021,52(05)
收稿日期:
修回日期:
| 通讯作者 | 单位 |
| 邓红霞 | 太原理工大学 信息与计算机学院 |
摘要:
猕猴大脑和人脑具有很高的相似性，可以通过研究猕猴大脑组织加深对人脑功能的认知。为了对猕猴大脑皮下核团进行更加准确的分割，提出了一种新的改进稀疏表示的多图谱分割算法。该算法首先在稀疏表示图像块构建时引入标签图像的信息，然后通过改变信息熵的计算方式改进互信息，将其用于对目标图像和图谱图像进行整体相似性度量，这两项措施使融合各图谱的权重更加合理。其次，为了将非局部块的标签融合方法与稀疏表示的融合方法分割结果进行综合，提出了一种基于Dice系数和余弦距离结合的相似性度量指标。实验结果表明，本方法对海马体、纹状体、屏状核等核团的分割准确率有一定的提高，有着较好的鲁棒性。
关键字:
图像分割；核磁共振图像；猕猴；多图谱；标签融合；稀疏表示；互信息