梁 艳

(上海建桥学院商学院，上海 200000)

基于LBP块相似性的图谱标签融合

梁 艳

(上海建桥学院商学院，上海 200000)

磁共振脑部图像的定量分析通常需要对脑部解剖结构进行精确可靠的自动分割，基于多图谱的脑部核磁共振（MRI）图像自动分割方法是解决该问题的一种非常有效的方法，其中比较关键的一个问题是图谱标签融合问题．本文针对该问题提出了一个基于局部二进制模式（LBP）块相似性的图谱标签融合方法．实验结果表明，利用该方法对脑部MRI图像中的组织进行分割，能够获得较精确的分割结果．

核磁共振图像；图像分割；标签融合；块相似性

磁共振成像在病理检测、脑组织研究及临床研究中扮演着重要的角色．临床应用中每天都产生大量的磁共振图像数据，单纯依靠手动的数据分析方法来研究已变得不太现实．因此，急需一种具有一定精确性、鲁棒性、可靠性的脑部MRI图像分割算法，这已成为医学图像分析领域中极具挑战性的研究课题之一．目前已有学者提出了一些自动的脑部MRI图像分割算法，比如基于可变形模型或区域增长的方法[1]、基于图割的方法[2]、基于图谱分割的方法[3]、基于形状模型的方法[4]等．基于多图谱的分割方法被证明是其中比较有效的方法，图谱指的是一个图像以及与该图像对应分割结果（标签图像）的一个图像对．基于多图谱的自动分割方法是借助已有图谱的先验信息来对待分割的图像进行分割．该类方法主要由三个步骤组成：各个图谱图像与待分割图像之间进行配准；……