改进的连续型最大流算法脑肿瘤磁核共振成像三维分割

针对脑肿瘤磁核共振成像(MRI)中噪声、低对比度、脑肿瘤边界模糊等原因造成脑肿瘤分割不足的问题，提出一种改进的连续型最大流算法脑肿瘤MRI三维分割方法。针对Flair、T1C和T2三种模态MRI图像使用中值滤波和快速模糊C均值聚类进行预处理得到预处理图像；按照大量实验统计确定的融合比例5∶1∶4(Flair、T1C和T2三种模态)，对各预处理图像进行线性融合得到三维融合图像；采用快速模糊C均值算法对三维融合图像进行聚类得到三维欠分割图像；使用本文提出的算法对三维欠分割图像进行精准分割，即通过分析三维欠分割图像的结构特征和统计特征，提取参数实现改进的连续型最大流算法，去除散点后得到最终分割结果。实验表明，相对金标准的相似系数为0.90，正确率为0.94，召回率为0.86。使用本文提出算法进行脑肿瘤MRI三维分割能够自动、准确地分割出三维脑肿瘤区域，可以满足医学临床需要。