MRA图像分割:一种改进的水平集方法

体积数据的无监督分割仍然是一项艰巨的任务。 最近,水平集方法受到了广泛的关注,该方法将全局平滑度与拓扑更改的灵活性相结合,并提供了优于常规统计分类的显着优势。 但是,由于许多迭代,所以级别集方法的计算量很大。 我们提出了一种基于分水岭算法的快速水平集框架,用于从体积数据集中分割复杂结构。 驱动应用是从磁共振血管造影术中分割3D人脑血管结构,由于血管几何形状和强度模式的复杂性,已知这是一个非常具有挑战性的分割问题。 实验结果表明,该方法具有快速,准确的分割效果。 ? 2007 IEEE。