一种基于正则化图割的大脑组织分割方法

摘要

本发明公开了一种基于正则化图割的大脑组织分割方法，首先基于强度距离和空间相似度，设计新的体素间相似度计算方法，从而对体素进行聚类，把大脑MRI图像分割为一系列均匀并且较好地贴合图像边缘的超体素；随后明通过把大脑不同组织的先验概率融入到图割框架中，设计一个能量计算公式，计算每个超体素在分配不同标签时各个部分的能量值，从而使用图割方法对超体素分割，把Magnetic Resonance Imaging(MRI)图像分割成不同的组织。本发明能够从最初的脑部MRI分割出三种脑组织，分割结果中各个组织间边界贴合度高。与已有的MRI图像分割方法相比，本发明分割效果更好，边界贴合度更高，效率更高，处理速度更快，可以较好地抑制噪声的影响。