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基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法
基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法
作者:
牟善祥
葛婷
詹天明
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
核磁共振图像
脑肿瘤
图像分割
超像素
多尺度
多核协同表示分类
摘要:
为了从脑核磁共振( MR)图像中分割出脑肿瘤区域,为疾病诊断和手术导航提供参考,该文在核方法框架下提出一种基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法.首先对脑肿瘤图像进行多尺度超像素分割,并构造基于超像素区域的空间特征,在多核框架中利用多核协同表示分类方法,将原始光谱信息与所提取的多尺度空间特征融合并应用于脑肿瘤图像的分类,最后结合临床特征实现了脑肿瘤区域的分割.在MICCAI BraTS 2012和2013数据集上的测试结果表明,与现有脑肿瘤分割算法相比,该文方法能够更好地提取脑肿瘤区域,并具有较好的分割精度.
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数据集
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脑肿瘤
核磁共振图像
图像分割
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图割法
最小切/最大流
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法
来源期刊
南京理工大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
核磁共振图像
脑肿瘤
图像分割
超像素
多尺度
多核协同表示分类
年,卷(期)
2019,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
578-585
页数
8页
分类号
TP391.41
字数
5979字
语种
中文
DOI
10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.05.006
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
牟善祥
南京理工大学电子工程与光电技术学院
33
148
8.0
10.0
2
葛婷
南京理工大学电子工程与光电技术学院
3
17
1.0
3.0
6
詹天明
南京审计大学信息与工程学院
7
20
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4.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
核磁共振图像
脑肿瘤
图像分割
超像素
多尺度
多核协同表示分类
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
南京理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-9830
CN:
32-1397/N
开本:
出版地:
南京孝陵卫200号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
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