基于SIFT特征关键点匹配的脑组织提取方法

摘要

脑组织提取是脑部磁共振图像处理的重要步骤之一.为稳定准确地提取脑组织,提出一种基于点阵SIFT(Scale Invariant Featun Transform)特征匹配的脑组织提取方法.该方法在采用BET方法对脑组织进行提取的过程中,不断提取轮廓点阵的SIFT特征,并提出基于距离约束投票的特征匹配方法,对目标图像当前脑组织轮廓和模板图像脑组织进行匹配,根据匹配结果重新定义BET脑组织提取参数再继续进行轮廓演化,从而得到稳定的脑组织轮廓.然后以该轮廓为初始值采用Graph cuts方法进行精提取,最终得到精确的脑组织边界.采用IBSR网站20套MRI图像序列与其他3种算法进行对比实验,得到最高的DICE精度(0.962±0.008)、Jaccard精度(0.926±0.014)和特异性(0.994±0.004)、最低的假阳性率(4.95％±2.74％)、较低的假阴性率(2.82％±2.0％).精度最高表明该方法具有很好的提取精度,相应参数的标准差较小表明本方法有很好的稳定性,说明该算法是一种精确稳定的脑组织自动提取方法.