基于方向特征显著性计算的MRI脑图像肿瘤检测
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国家自然科学基金(61601427,61976123);山东省科技计划(2016GSF201221);泰山学者青年专家计划项目


Tumor detection in brain imaging based on saliency computation of directional features
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    摘要:

    本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文算法在脑图像数据集上进行了大量的实验,并且与主流的肿瘤自动检测方法进行了对比,证明了本文算法的有效性,并为医生提供可靠的辅助诊断和临床参考.

    Abstract:

    In this paper,an algorithm for detecting brain tumors in MRI images based on directional features and saliency modeling is proposed.The designed model first preprocesses the MRI brain images to remove the interference from the skull region of the image,and then uses saliency detection based on directional features to increase the contrast of the lesion region,so as to more accurately extract the region of the tumors.Extensive experiments have been carried out on the brain image dataset and compared with several other saliency detection methods,which proves the effectiveness of the algorithm and provides reliable auxiliary diagnosis and clinical reference for doctors.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

蹇木伟,王瑞红,举雅琨,朱呈瞻,董军宇.基于方向特征显著性计算的MRI脑图像肿瘤检测[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2019,11(6):722-726
JIAN Muwei, WANG Ruihong, JU Yakun, ZHU Chengzhan, DONG Junyu. Tumor detection in brain imaging based on saliency computation of directional features[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2019,11(6):722-726

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  • 收稿日期:2019-09-05
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  • 在线发布日期: 2020-01-19
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