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摘要:
介绍了基于阈值、边界、区域、变形、学习和Atlas图集等方法的MRI脑肿瘤分割技术.对这些方法的优势与局限进行了分析.最后,讨论了最新研究情况、未来发展和趋势.
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基于MRI的脑肿瘤分割技术研究进展
磁共振成像
脑肿瘤
医学图像分割
一种基于MRI图像的脑肿瘤组合分割法
医学图像分割
阈值分割
形态学分割
MRI
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3D卷积神经网络的脑肿瘤医学图像分割优化
脑肿瘤
医学图像分割
多模态MRI
差异信息提取
多尺度采样
3D卷积神经网络
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MRI的脑肿瘤自动分割技术
来源期刊 佛山科学技术学院学报(自然科学版) 学科 医学
关键词 图像分割 脑肿瘤 核磁共振成像 模糊C均值
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 35-43
页数 9页 分类号 R739.41
字数 7075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 王福龙 广东工业大学应用数学学院 33 206 8.0 13.0
2 唐诗 广东工业大学应用数学学院 3 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2008(1)
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
脑肿瘤
核磁共振成像
模糊C均值
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
佛山科学技术学院学报(自然科学版)
双月刊
1008-0171
44-1438/N
大16开
广东省佛山市江湾一路18号
1988
chi
出版文献量(篇)
2495
总下载数(次)
2
总被引数(次)
7770
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