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根據腦磁共振圖像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的灰度直方圖中不同峰值對應不同的腦組織灰度分布的特點(diǎn),提出了一種基于灰度直方圖提取MR圖像中腦組織的方法。首先,為了克服傳統方法主觀(guān)選擇門(mén)限閾值等方面的不足,利用多項式曲線(xiàn)擬合灰度直方圖獲取區域生長(cháng)門(mén)限閾值確定最優(yōu)種子點(diǎn),并結合形態(tài)學(xué)重構方法進(jìn)行顱骨分離,對腦MR圖像進(jìn)行了預處理。然后,結合K均值聚類(lèi)算法通過(guò)對灰度直方圖多峰值的選取確定初始聚類(lèi)中心,將顱骨剝離后的腦組織圖像高效、精確地細化分割出腦脊液、灰質(zhì)、白質(zhì)。文中分別使用了模擬腦MRI數據以及真實(shí)腦部MRI數據進(jìn)行測試,對分類(lèi)結果進(jìn)行定性、定量的分析,并與模糊C均值算法進(jìn)行比較。結果表明,該方法提高了提取腦組織的工作效率和準確度。