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摘要:
研究医学DR图像准确分割方法.人体组织的分布特征很难运用准确的数学模型进行描述,由于厚度不均匀,在进行CT图像采集的过程中,图像细节信息会被噪声等不利因素埋没,边缘变得不清晰,对比度降低.传统分割算法主要针对像素的某一个具体特征做出判断,在有噪的环境下,像素提纯受到干扰,很难对非可控信息进行模型控制,导致对医学DR图像的分割效果不好.为了避免上述缺陷,提出了一种人工鱼群算法的医学DR图像分割处理方法.通过对采集的DR图像进行增强处理,提高DR图像的对比度,利用SUSAN算子去除干扰信号,准确计算初始病变区域边界,对边界像素运用人工鱼群方法寻求.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高医学DR图像分割的准确性,有利于临床医疗诊断.
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文献信息
篇名 医学DR图像分割处理过程仿真分析
来源期刊 计算机仿真 学科 经济
关键词 人工鱼群算法 医学图像 图像分割
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 仿真虚拟化
研究方向 页码范围 398-401
页数 4页 分类号 F127
字数 3534字 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 孙宝明 哈尔滨医科大学附属第一临床医学院 1 3 1.0 1.0
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人工鱼群算法
医学图像
图像分割
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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
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