原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
以CT图像为基础,针对周围型肺部肿瘤分割问题,首先将经过预处理的CT图像利用阈值技术二值化,并采用形态滤波方法去掉散点和小桥,然后将每个连通区域标记出来,根据判断准则确定可疑的肿瘤区域.该方法使对阈值选取的敏感性和所需的人机交互减小到最低限度.
推荐文章
基于肺部CT图像中肺实质分割的研究进展
肺部
CT图像
肺实质
分割
综述
基于肺部CT序列图像的肺实质三维分割
CT图像
肺实质三维分割
三维连通域标记
区域生长
基于深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割技术改进
深度学习算法
脑肿瘤CT图像
特征分割技术
多模态3D-CNN
SAE结构
数据集
基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法
Gabor滤波器
Gaussian滤波器
边缘检测
头部CT图像
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于CT图像的周围型肺部疑似肿瘤分割
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 高分辨率计算机断层扫描 分割 阈值 区域生长 连通区域标记
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 图形图像
研究方向 页码范围 154-155
页数 2页 分类号 TP391.4|R318
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.04.044
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 张建州 四川大学计算机学院 47 448 10.0 19.0
2 蒋平 四川大学计算机学院 18 96 6.0 9.0
3 周林 四川大学计算机学院 18 153 8.0 11.0
4 朱建峰 四川大学计算机学院 3 22 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (4)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
高分辨率计算机断层扫描
分割
阈值
区域生长
连通区域标记
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导