医学图像超体素分割方法和装置.pdf
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医学图像超体素分割方法和装置.pdf
本发明公开了一种医学图像超体素分割方法和装置,所述方法包括以下步骤:基于DICOM文件获取待分割组织结构的三维体数据和所述体数据中每个体素的密度值;将所述三维体数据预分割为多个正方体,初始化种子点;对于每个种子点,根据所述密度和位置信息,计算所述种子点和其他体素之间的基于密度?位置约束的测地距离;根据所述基于密度?位置约束的测地距离,采用快速行进法确定所有体素的分类标签,完成所述三维体数据的分割。本发明的超体素分割方法相对于现有技术,分割精度和效率均有显著提高。
医学图像分割方法及装置、存储介质和终端.pdf
本发明公开了一种医学图像分割方法及装置、存储介质和终端,其中方法采用了医学图像分割模型;医学图像分割模型包括多个连接的图像分割子网络,所有图像分割子网络结构相同;图像分割子网络包括:多个平行设置的Inception,用于从医学图像中提取多个通道的特征图;编码器结构用于对多通道特征图进行编码,以获取编码后的特征图;解码器结构用于对编码后的特征图进行解码,以获取拼接后的特征图;解码器层用于将所述拼接后的特征图转换为2通道特征图,解码器结构与编码器结构通过密集的跳连接方式连接。本发明方法提供了一个高效、且较现有
医学超声图像分割方法及装置.pdf
本发明提供了一种医学超声图像分割方法及装置,所述方法包括,利用超声扫描设备获取人体超声图像;对语义分割模型进行训练,得到语义分割预测模型;根据语义分割预测模型,对待检测图像进行分割;对分割的待检测图像进行优化处理,得到最终的目标区域。本发明的有益效果在于:通过将深度学习方法与传统图像处理方法相结合,可以有效解决超声图像信噪比比较低时容易产生的分割不准确的问题,能提高膀胱超声图像的分割精度,提高算法的抗干扰性能。
基于超体素和图割算法的三维肝脏CT图像自动分割方法.pdf
基于超体素和图割算法的三维肝脏CT图像自动分割方法,通过分析体数据直方图,自适应增强图像对比度。采用自适应阈值及形态学方法逐层进行肝脏初始轮廓分割,选取最大肝脏切片,计算并提取肝脏感兴趣区域。在最大肝脏切片根据肝脏初始轮廓选取种子点,采用高斯混合模型对前景背景颜色建模。对增强对比度后的肝脏感兴趣区域利用SLIC聚类算法生成超体素,以超体素为顶点构造无向加权图,利用图割算法对图进行切割。最后采用形态学运算等对分割结果进行后处理。本发明可实现三维腹部CT图像中肝脏的快速、准确自动分割。
图像分割方法和装置.pdf
本发明提供了一种图像分割方法和装置,所述图像分割方法包括:(a)从图像中检测感兴趣目标的初始轮廓;(b)根据对比度特性对初始轮廓上的点进行分类;(c)为不同种类的点构造不同的能量函数模型,基于构造的能量函数模型计算用于图像分割的曲线的演进函数,并根据演进函数在图像中移动水平集曲线;(d)确定移动后的水平集曲线是否已经收敛,如果确定水平集曲线已经收敛,则将移动后的水平集曲线输出为图像分割的结果,如果确定移动后的水平集曲线没有收敛,则以移动后的水平集曲线的作为初始轮廓,再次执行步骤(b)和步骤(c),直到得到