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自适应滤波结合改进T-snake模型的甲状腺超声图自动分割方法
自适应滤波结合改进T-snake模型的甲状腺超声图自动分割方法
作者:
周春瑜
程显毅
原文服务方:
计算机应用研究
甲状腺超声波图像
图像分割
T-snake
自适应
加权中值滤波
各向异性扩散滤波
摘要:
提出一种基于T-snake模型的甲状腺超声波图像分割的新方法.首先,结合基于窗口的各向异性扩散滤波方法与自适应加权中值滤波算法有效地消除甲状腺超声波图像斑点噪声;其次,以传统T-snake模型为基础,增加自适应区域能量和膨胀力对非连续边界与弱边界进行有效提取,实现甲状腺超声波图像的自动分割;最后设定模型参数,使用临床数据进行实验.结果证明,应用该方法得到自动分割结果的平均相对差异度小于5%,平均相对重叠度大于91%,验证了其可行性.
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基于T-Snake模型的超声左心室心肌分割方法的研究
分割
超声
左心室心肌
T-Snake
基于窗口的各向异性扩散滤波
先验知识
改进的分水岭T-Snake轮轨接触区域图像分割算法
边缘提取
轮轨接触区域
T-Snake算法
分水岭算法
基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法
Snake模型
能量函数
贪婪算法
梯度矢量流
磁共振图像分割
一种基于T-Snake模型的医学图像分割方法
医学图像分割
形变模型
活动轮廓
分水岭算法
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文献信息
篇名
自适应滤波结合改进T-snake模型的甲状腺超声图自动分割方法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
甲状腺超声波图像
图像分割
T-snake
自适应
加权中值滤波
各向异性扩散滤波
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
图形图像技术
研究方向
页码范围
944-946
页数
3页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0787
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
程显毅
南通大学电气工程学院
30
105
6.0
9.0
2
周春瑜
南通大学电气工程学院
1
0
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0.0
传播情况
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版权信息
全文
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甲状腺超声波图像
图像分割
T-snake
自适应
加权中值滤波
各向异性扩散滤波
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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