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。