TY -非盟的刘,李盟——旷,梁AU - Ji,云峰PY - 2020 DA - 2020/07/04 TI -多通道磁共振脑肿瘤图像分割使用稀疏的子空间聚类算法SP - 8620403六世- 2020 AB -脑瘤是最致命的疾病之一,具有高死亡率。形状和大小的肿瘤在生长过程中是随机的。脑部肿瘤分割是一个脑部肿瘤辅助诊断技术,分离不同的脑部肿瘤结构如水肿和活跃和肿瘤坏死组织从正常脑组织。磁共振成像(MRI)技术的优势没有辐射对人体的影响,在结构组织良好的成像效果,能够实现任意方向的层析成像。因此,医生经常使用核磁共振脑肿瘤图像分析和处理脑部肿瘤。在这些照片中,肿瘤结构只是以灰度变化,和发达的图像通过不同的设备和不同的条件也可能是不同的。这使得传统的图像分割方法很难处理好与脑部肿瘤的分割图像。考虑到传统的单模MRI脑部肿瘤图像包含不完整的脑部肿瘤信息,很难段单模脑肿瘤图像,以满足临床需求。摘要介绍了稀疏的子空间聚类算法(SSC)来处理多通道磁共振脑肿瘤的诊断图像。没有添加噪声,该算法比传统方法具有更好的优势。 Compared with the top 15 in the Brats 2015 competition, the accuracy is not much different, being basically stable between 10 and 15. In order to verify the noise resistance of the proposed algorithm, this paper adds 5%, 10%, 15%, and 20% Gaussian noise to the test image. Experimental results show that the proposed algorithm has better noise immunity than a comparable algorithm. SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2020/8620403 DO - 10.1155/2020/8620403 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi KW - ER -