点分布模型约束的主动轮廓及其在脑MR图像分割中的应用

针对脑部MR图像结构复杂,使用传统的主动轮廓进行分割时,对初始化位置敏感,且易受非目标轮廓干扰,陷入局部极值等问题,提出了利用点分布模型进行形状约束的梯度矢量流主动轮廓模型。该方法在训练样本集的基础上,建立反映待分割目标轮廓先验形状信息的点分布模型,以模型的均值作为参考初始化主动轮廓,并使用模型提供的参数限制主动轮廓运动过程中的形变范围,有效地解决了使用传统主动轮廓对复杂图像往往不能收敛到期望形状的问题。此方法成功运用于脑MR图像中胼胝体和大脑灰质的分割,取得了满意的效果,验证了此方法的有效性和鲁棒性。