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基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割
基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割
作者:
万生阳
何士和
王小鹏
王称意
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
脑肿瘤
形态学多尺度修正
分水岭变换
图像分割
形态学梯度
摘要:
针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法.该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割.实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割.
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形态学梯度
梯度修正
图像分割
基于多尺度形态学的干扰阻塞方法
干扰阻塞算法
波束起伏
多尺度形态学
结构元素
波束基底
波束校正
一种基于形态学的脑肿瘤分割
分水岭
过分割
形态学开闭重建
多尺度形态学梯度
标记符
内容分析
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文献信息
篇名
基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
脑肿瘤
形态学多尺度修正
分水岭变换
图像分割
形态学梯度
年,卷(期)
2014,(2)
所属期刊栏目
虚拟现实与数字媒体
研究方向
页码范围
593-596
页数
4页
分类号
TP391.41
字数
3781字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2014.02.0593
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
王小鹏
兰州交通大学电子与信息工程学院
119
812
15.0
22.0
2
王称意
兰州交通大学电子与信息工程学院
5
15
3.0
3.0
3
万生阳
兰州交通大学电子与信息工程学院
5
12
2.0
3.0
4
何士和
兰州交通大学电子与信息工程学院
2
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引证文献(1)
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研究主题发展历程
节点文献
脑肿瘤
形态学多尺度修正
分水岭变换
图像分割
形态学梯度
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
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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