一种 MRI 图像中脑肿瘤自动分割的新方法
计算机视觉与模式识别
2013-12-31 v1
摘要
MRI 图像中的脑肿瘤分割是一项非常困难且重要的任务，广泛应用于手术规划、医疗规划及评估中。若专家凭借自身的医学知识手动进行分割，将非常耗时。因此，研究人员提出了能够自动进行分割且无需任何干预的方法和系统。本文提出了一种用于 MRI 图像脑肿瘤分割的无监督自动方法。在该方法中，首先在预处理阶段移除颅骨外部且不含任何有用信息的多余部分，然后对 MRI 图像应用具有 8 连通邻域的各向异性扩散滤波器以去除噪声。通过应用快速边界框 (FBB) 算法，在 MRI 图像上用边界框显示肿瘤区域，并选取中心部分作为样本点用于训练单类支持向量机 (One Class SVM) 分类器。本研究还提供了一个由 Zanjan MRI 中心提供的数据库，包含 10 位脑肿瘤患者的 100 张 T2 加权 MRI 图像。实验结果表明，所提算法具有高精度和可靠性。结果也有助于专家和放射科医生轻松估算肿瘤的大小和位置。
引用
@article{arxiv.1312.7573,
title = {A Novel Method for Automatic Segmentation of Brain Tumors in MRI Images},
author = {Saeid Fazli and Parisa Nadirkhanlou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.7573},
year = {2013}
}