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摘要:
提出了将基于区域的Vector Confidence Connected的低级分割方法和基于边界的Level Set高级分割方法相组合的分割方法,使得边界的平滑性得到了保持;既有效地结合了医学专家的医学背景知识,又提高了分割处理的速度,很好的处理了医学图像中常见的拓扑结构,实验结果表明该方法切实可行.
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文献信息
篇名 基于Level Set方法的Visible Human Being虚拟人图像处理
来源期刊 安徽大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 Vector Confidence Connected方法 Level Set方法 医学图像 图像分割
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-69
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2381字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2162.2005.04.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗立民 东南大学影像技术实验室 246 2011 23.0 31.0
2 舒华忠 东南大学影像技术实验室 135 1036 15.0 25.0
3 杨芳 广州第一军医大学临床医学系 4 18 2.0 4.0
4 张坤 东南大学影像技术实验室 3 33 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
Vector Confidence Connected方法
Level Set方法
医学图像
图像分割
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
安徽大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2162
34-1063/N
大16开
安徽省合肥市
26-39
1960
chi
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