一种基于多方向轮廓的医学图像分割方法.pdf
景山****魔王
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
一种基于多方向轮廓的医学图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于多方向轮廓的医学图像分割方法,其包括:导入医学图像并进行MPR重建;基于魔术棒算法生成多方向轮廓;插值重建生成表明网格和二值分割MASK;逐层判断二值分割MASK图像是否准确,若是,则输出目标区域的二值分割MASK图像和表面网格,分割算法结束,若否,则编辑切面轮廓,选择二值分割MASK图像中分割不精确的切面,提取二值分割MASK切面图像轮廓线和关键点,利用鼠标对关键点进行局部调节,调节结束后,返回上述步骤重新执行表面网格重建。本发明利用一次操作即时提取待分割对象在多个不同方向切面上的轮
基于医学图像轮廓的图像分割方法.docx
基于医学图像轮廓的图像分割方法基于医学图像轮廓的图像分割方法摘要:图像分割是医学图像处理中的一个重要环节,它在提取医学图像的关键结构和特征方面起着关键的作用。本文重点研究基于医学图像轮廓的图像分割方法,并提出一种新的基于卷积神经网络的图像分割算法。1引言随着医学图像技术的发展和进步,医学图像已成为临床诊断、科学研究和教学的重要工具。然而,由于医学图像的特殊性和复杂性,如何准确地提取医学图像中的关键结构和特征仍然是一个具有挑战性的问题。而图像分割作为一种有效的方法,可以将医学图像中的目标结构与背景进行有效分
一种基于活动轮廓模型的医学图像分割方法.pdf
本发明涉及医学图像分割技术领域,且公开了一种基于活动轮廓模型的医学图像分割方法,包括以下步骤:S1、在主程序的设计上,将全局分割与局部分割的代表CV(水平集)模型和LBF(局部二值拟合)模型作为比较模型与LGIF(localandglobalintensityfitting)模型进行对比,使其拥有相同的迭代次数再将分割结果进行比较。本发明通过经过上述多个实验,相较与其他模型,显而易见,LGIF模型在处理医学图像的分割当中具有较大的优势,它能够更加精准的对图像进行处理。由于水平集函数的存在,而该函数
基于矢量值活动轮廓模型的多模态医学图像分割方法.pdf
本发明公开一种基于矢量值活动轮廓模型的多模态医学图像分割方法,第一、利用功能结构信息和解剖结构信息两种多模态信息,对异常组织区域进行分割。由于每种模态都有其自身的信号特征,所以在建模过程中,既考虑单模态自身的信息,又考虑多模态的混合信息,上述二者结合能够处理背景及其内部结构复杂的多模态医学图像;第二、利用二维矢量场的形式对不同模态图像建模,利用边缘信息对图像分割结果进一步加以约束;实验结果证明了本发明可以分割对比度低、结构复杂的多模态医学图像且有效地提高了分割算法的精度和效率。
基于主动轮廓模型的医学图像分割方法研究.docx
基于主动轮廓模型的医学图像分割方法研究基于主动轮廓模型的医学图像分割方法研究摘要:医学图像分割是医学图像处理领域的一个重要研究方向。准确地提取出感兴趣的医学结构,对于医生的诊断和治疗有着至关重要的作用。主动轮廓模型是一种经典的图像分割方法,其主要思想是通过定义一个能量函数,通过优化能量函数来得到图像的边界。本文将重点介绍基于主动轮廓模型的医学图像分割方法的研究现状和发展趋势。1.引言医学图像分割是医学图像处理的基础任务。通过将医学图像中的结构提取出来,医生可以更加容易地进行诊断和治疗。而主动轮廓模型作为一