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摘要:
模糊连接度已经成为医学图像分割的实用方法,但其困难在于需要设定多种子点,自动给定的手段不是很有效.为此将种子点等价于视觉特征显著点,提出了在视觉注意模型引导下种子点给定的新方法.通过研究显著点定位与图像特征概率密度估计之间的关系,引入新的视觉特征估计地图,构造了注意计算模型,采用无阈值方法定位各类物体的视觉显著点并用于引导区域增长方式的图像分割.新的注意计算模型的定量描述能力较以往的模型有很大提高,适用于处理模糊图像.新方法能够完全自动定位种子点,有效分割图像,准确率高.引入多种子点之间的竞争策略加快了图像分割中的区域增长处理过程.
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文献信息
篇名 视觉注意引导和区域竞争控制的医学图像分割
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 注意计算模型 医学图像分割 模糊连接度 区域竞争增长
年,卷(期) 2007,(11) 所属期刊栏目 自动化技术、计算机技术
研究方向 页码范围 1797-1800
页数 4页 分类号 TP391
字数 3278字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.11.006
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 陈裕泉 浙江大学生物医学工程学系 88 1194 20.0 28.0
2 罗彤 浙江大学生物医学工程学系 2 31 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
注意计算模型
医学图像分割
模糊连接度
区域竞争增长
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
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6
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81907
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