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题名医学图像自动分割的混合聚类方法
被引量：1
- 1
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作者
迟冬祥
黎明
赵莹
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机构
上海电机学院电子信息学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第8期141-145,共5页
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基金
上海市教育委员会科研创新项目(08YZ192)
上海电机学院科研启动项目(07C402)
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文摘
医学图像的分割效果和自动化程度对计算机辅助诊断和可视化等方面有重要影响。针对医学图像低对比度、噪声影响大的特点,提出一种混合聚类方法:在预处理图像之后,将每个像素的邻域特征向量送入自组织特征映射网络SOM(self-organizingmap)中进行训练;作为初步聚类的结果,SOM的输出典型向量根据命中图(Hits-Map)过滤,再由层次合并聚类方法进一步处理。在比较了一种聚类评价指数和两种图像分割评价指数之后,采用图像分割量化指数来确定聚类的最佳类别数;再通过后处理得到最后分割结果,分析表明这个方法是有效的。同时,也指出其不足之处和进一步研究的方向。
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关键词
医学图像分割
自组织映射
层次合并聚类
图像分割评估
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Keywords
Medical image segmentation Self-organizing map Hierarchical agglomerative clustering Image segmentation evaluation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于评价知识的图象分割算法优选系统
被引量：5
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作者
章毓晋
罗惠韬
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机构
清华大学电子工程系
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
1998年第4期21-24,共4页
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基金
国家教委博士点基金
863计划资助项目
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文摘
报道了基于评价知识对分割算法进行优选的研究进展。提出了通用分割评价框架和客观定量的分割质量评价准则，据此利用对算法进行评价和对分割效果进行比较的方法实现了第一个图象分割算法优选系统。讨论了基于评价知识选取最优分割算法的策略和系统设计的原理，给出了用实际图象进行算法优选和分割实验得到的结果，验证了系统的有效性。
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关键词
图象分割
分割评估
评价知识
算法优选
图象处理
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Keywords
Image segmentation, Segmentation evaluation, Evaluation knowledge, Optimal algorithm selection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于Mean Shift聚类的多级阈值化方法
被引量：1
- 3
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作者
程全
刘晓青
刘玉春
王志良
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机构
周口师范学院机械与电气工程学院
北京科技大学计算机与通信工程学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2017年第6期64-69,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61401526)
河南省自然科学基金资助项目(152300410134)
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文摘
为了解决多级阈值化技术中所选阈值的数量通常不能预先确定的问题,提出一种基于Mean Shift聚类技术的新型多级阈值化方法.首先,通过使用Mean Shift技术探寻出潜在的模式中心,应用迭代的阈值选择方法来自动确定相邻模式中心的各个阈值;然后,采用多级阈值化对图像进行分割;最后,通过实验验证了基于Mean Shift聚类技术分割的图像相对于原始图像的对比度有了很大提高.该方法通过简单修改程序参数就能够灵活控制分割精度,可以广泛应用于单阈值分割、多级阈值分割和有损压缩等技术中.
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关键词
多级阈值化
图像分割
迭代阈值化
分割质量评估
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Keywords
multilevel thresholding
image segmentation
iterative threshold selection
segmentation evalua-tion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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