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摘要:
感兴趣区域在临床医学图像分析中占有重要地位.提出了一种基于单调推进曲线进化的感兴趣区域提取新方法.首先,通过极小化ROI(region of interest)能量函数,推导出区域速度函数项,并与基于边界的速度函数融合,提出融合ROI信息的单调推进Snake模型.ROI信息能够增强曲线深入到对比度低且细窄的区域中的传播能力.其次,提出了多初始化快速推进算法,选择性地种植种子曲线有助于局部区域的生长从而进一步改善分割结果.此外,为提高计算效率,在多尺度空间进行数值求解,其中利用快速解传递方法实现粗一级尺度到细一级尺度解的传递,可以加速收敛.利用医学图像分割实验对该方法进行评估,结果表明:该方法能够快速、精确地提取低对比度和细窄的ROI区域.与现有方法相比,该方法的高效性同时体现在分割结果和计算代价上.
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文献信息
篇名 感兴趣区域高效提取算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 感兴趣区域 曲线进化 多尺度策略 多初始化快速推进算法 分割
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 77-88
页数 12页 分类号 TP3
字数 语种 中文
DOI
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 卞正中 西安交通大学生命科学与技术学院 69 876 16.0 26.0
2 郭佑民 西安交通大学第一附属医院影像中心 228 1372 17.0 23.0
3 张红梅 西安交通大学生命科学与技术学院 43 232 8.0 14.0
4 叶敏 西安交通大学机械学院 12 128 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
感兴趣区域
曲线进化
多尺度策略
多初始化快速推进算法
分割
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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226394
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