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摘要:
研究医学图像优化分割问题,医学诊断图像要求位置精确,并应精确标注.针对放射治疗以及外科手术过程中对人体器官组织医学图像分割的极大依赖,传统的医学图像分割算法难以分割出清晰有用的图像区域,为了提高分割精度,提出了一种精确的半自动医学图像分割算法,用于提高图像分割的清晰度.首先,通过用户的简单初始输入,确定目标器官和非目标器官的初始定位.然后,根据用户提供的初始定位的统计特性,利用条件随机场模型(CRF)和Graph Cut算法在图像中精确定位器官并进行分割.根据统计特性的分割结果可以在相关医学图像中重复使用以提高分割效率.试验表明,利用CRF和Graph Cut能有效的提高医学图像分割准确度,获得满意的医学图像分割结果.
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文献信息
篇名 医学图像分割技术仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 医学图像 分割 条件随机场
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 可视化仿真技术
研究方向 页码范围 219-222
页数 分类号 TP391
字数 2901字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.12.054
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 范继红 12 29 3.0 4.0
2 张健 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
医学图像
分割
条件随机场
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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