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（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｂ ｉ ｏ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｂ ｉ ｏ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ５ １ ０ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
摘要 ： 研究脑部 Ｍ Ｒ Ｉ 图像的实时轮廓 提取问题 。由于脑部 Ｍ Ｒ Ｉ 图像分辨率高且信息量大， 传统方法对整 幅图像做图像分割 和轮廓搜索 ， 难 以保证实时精确的轮廓 提取 。为解决上述 问题 ， 提 出一种用区域分解和图像标 记的实时轮廓提取方法 ， 将感 兴趣 区手动分解为若干个 自定义子 区域 的集合 ， 依次提取各子区域轮廓并与 当前 图像轮廓合并 ， 最终实现感兴趣 区的轮廓 提取 。标记 图像记录医学图像上各 点的标记状态用于边界跟踪 ， 提取 当前子区域的轮廓 后 ， 标记 图像上各点状态随之改变 ， 对其做邻域搜索可得到合并后的医学图像 轮廓线 。实验结果表 明， 改进方法可实时流畅地提取感 兴趣 区域轮廓 ， 鲁棒性强 ，
ｇ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｄ ． Ｍａ ｒ ｋ ｉ ｍａ ｇｅ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｎ ｏ ｔ ｅ ｄ ｍａ ｒｋ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｏ ｎ ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｗ ａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ
对狭 窄连通 区域和外表面轮廓也有好的提取效果 。 ‘
关键词 ： 医学 图像 ； 半 自动轮廓提取 ； 区域分解 ； 标记图像
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献标识码 ： Ｂ
Ｓ ｅ ｍｉ —Ａｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ Ｒｅ ａ ｌ —ｔ ｉ ｍｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ Ｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｓ ｅ ｍｉ —ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ａ ｌ —ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ．Ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｈ ｉ ｇ ｈ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ａ —
第３ ０ 卷第 ２ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２— ０ ４ １ ４— ４ ０
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ３ 年２ 月
脑 部 ＭＲ Ｉ图像 的半 自动 实 时轮廓 提 取 方 法
何 煦佳 ， 杨荣骞 ， 吴效明， 王耀处
（ 华南理工大学生物科学与工程学院 ， 广东 广州 ５ １ ０ ０ ０ ６）
ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｂ ｒ ａ ｉ ｎ ＭＲＩ ｉ ｍａ ｇ ｅ ，ｉ ｔ ｉ ｓ ｄ ｉ ｉｃ ｆ ｕ ｌ ｔ ｔ ｏ ｇ ｕ ａ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ —ｔ ｉ ｍｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ － ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｏ ｆ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ．Ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ａ ｂ ｏ ｖ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ，ａ ｓ ｅ ｍｉ —ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ａ ｌ —ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｄ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｏ ｍｉ ｎ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍａ ｒ ｋ ｉ ｍａ ｇ ｅ，ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｒｅ ｔ ｓ ｔ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｅ ｄ