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基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法

作者:陈扬洋; 钱鹏江; 赵开发; 苏冠豪 江南大学数字媒体学院; 江苏无锡214122; 凯斯西储大学凯斯西储大学附属医院放射科和影像研究中心; 美国克利夫兰44106

摘要:为通过磁共振成像(MRI)数据生成合成计算机断层扫描(sCT),根据mDixon序列的下腹部MRI数据,提出迁移模糊聚类(TFCM)与支持向量机相结合的方法。借助病人MRI源数据提供的高级历史知识,利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理,采用有监督学习方法对聚类结果投票,完成图像组织分割,并对分割的组织区域赋予相应的CT值来生成sCT。实验结果证明,该方法可以将下腹部MRI数据分割成脂肪、空气、骨头和软组织4类,并准确生成sCT,其预测值绝对误差最小仅为81 HU,相较于FCM方法,分类结果更优。

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