基于多模态MRI数据的脑瘤术后空间域分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多模态MRI数据的脑瘤术后空间域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获得脑瘤手术后的MRI数据，对数据进行预处理，(2)将步骤(1)的数据映射到空间域上进行分割处理，所述空间域分割处理包括以下步骤：①构建正常人脑不同组织对称性模板，②提取Haar结构特征，③将结构随机森林方法结合AdaBoost框架获得初步的概率结果，④利用相似性区域增长算法增长标签，获得空间域分割结果。本发明基于AdaBoost框架重采样结合结构随机森林算法，提高了采样的效率；利用四维Haar特征更能保证图像的全局和局部特征，利用优化的相似性准则进行区域增长，从而提高局部区域的准确性。