基于粗糙集自适应粒度的MR脑肿瘤图像分割

计算机与现代化 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (01): 34-37.

基于粗糙集自适应粒度的MR脑肿瘤图像分割

(1.皖南医学院医学信息学院,安徽芜湖241002; 2.皖南医学院健康大数据挖掘与应用研究中心,安徽芜湖241002)

出版日期:2021-01-28 发布日期:2021-01-29
作者简介:姚传文(1993—),男,安徽六安人，硕士研究生,研究方向:数据挖掘与机器学习,医学图像处理与分析,E-mail:ycwenmail@163.com; 黄道斌(1981—),男,讲师,硕士,研究方向:深度学习,生物医学数据处理与分析,E-mail:hdb@wnmc.edu.cn; 通信作者:叶明全( 1973—),男,教授,博士,研究方向:数据挖掘与机器学习,生物医学数据处理与分析,E-mail: ymq@wnmc.edu.cn。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61672386); 安徽省自然科学基金资助项目(1708085MF142); 教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(16YJAZH071)

MR Brain Tumor Image Segmentation Based on Rough Set Adaptive Granularity

(1. School of Medical Information, Wannan Medical College, Wuhu 241002, China;
2. Research Center of Health Big Data Mining and Applications, Wannan Medical College, Wuhu 241002, China)

Online:2021-01-28 Published:2021-01-29

摘要/Abstract

摘要： 针对磁共振（MR）成像具有灰度不均匀、部分容积效应等缺陷，给出一种粗糙集自适应粒度的脑肿瘤MR图像分割方法，从而提高脑肿瘤分割质量。利用粗糙集自适应粒度方法选取最优分割粒度，并用粗糙集模拟目标和背景区域的上下近似，通过优化目标和背景区域的粗糙度，获得MR脑肿瘤图像分割的最佳阈值。粗糙集自适应粒度方法能够较好地提取出脑肿瘤区域。实验结果表明，该方法优于传统粗糙集分割法，且具有一定实用性和灵活性。

关键词: 磁共振成像, 脑肿瘤, 图像分割, 粗糙集

Abstract: Partial volume effect and uneven gray level of magnetic resonance (MR) imaging make the brain tumor image segmentation low accuracy. In order to solve the problem, a new brain tumor image segmentation method is proposed, which is a rough set adaptive granularity method. The method firstly uses the tumor features in the image to adaptively select the optimal granularity. It uses the rough set idea to simulate the upper and lower approximation of the target and background regions. The best threshold for MR brain tumor image segmentation is obtained by optimizing the roughness of the target and background regions. This method can extract the area of brain tumors. The experimental results show that the method is superior to the traditional rough set segmentation methods. This method has certain practicability and flexibility.

Key words: magnetic resonance imaging, brain tumor, image segmentation, rough sets

姚传文, 黄道斌, 叶明全, . 基于粗糙集自适应粒度的MR脑肿瘤图像分割[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(01): 34-37.

YAO Chuan-wen, HUANG Dao-bin, YE Ming-quan, . MR Brain Tumor Image Segmentation Based on Rough Set Adaptive Granularity[J]. Computer and Modernization, 2021, 0(01): 34-37.

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