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题名基于稳健特征统计的医学影像分割算法
被引量：1
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作者
刘玲玲
康晓东
王昊
耿佳佳
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机构
天津医科大学医学影像学院
河北大学附属医院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期257-260,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60603027)
天津市应用基础与前沿技术研究计划基金资助项目(05YFJMJC11700)
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文摘
提出一种基于稳健特征统计的医学影像分割算法。由用户提供标记的种子点,通过稳健统计量描述种子点及其周围点对象的特征,使得分割的边缘更光滑,且对噪声不敏感,对边缘进行轮廓演变,基于稀疏场方法完成曲线演化,找到理想边界。实验结果表明,在MR腹部肝脏分割中,该算法5种评价指标的最终得分为73分,高于区域增长算法和快速水平集算法,肝脏分割时间为123 s,能较好地分割MR和CT图像中的器官和肿瘤。
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关键词
图像分割
稳健特征统计
特征向量
稀疏场方法
水平集
曲线演化
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Keywords
image segmentation
robust feature statistics
feature vector
Sparse Field Method（SFM）
level set
curve evolution
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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