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Chan-Vese模型下的脑肿瘤图像分割方法
被引量：
8
1
作者
许存禄
高佳
武国德
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期155-158,共4页
提出了一种基于Chan-Vese模型的脑肿瘤图像分割与三维重构方法。该方法首先通过对脑肿瘤图片的迭代腐蚀操作提取脑肿瘤轮廓,然后利用Chan-Vese模型对脑肿瘤进行分割,最后对图像进行迭代膨胀操作复原图像。另外对所有分割后的脑肿瘤图片...
提出了一种基于Chan-Vese模型的脑肿瘤图像分割与三维重构方法。该方法首先通过对脑肿瘤图片的迭代腐蚀操作提取脑肿瘤轮廓,然后利用Chan-Vese模型对脑肿瘤进行分割,最后对图像进行迭代膨胀操作复原图像。另外对所有分割后的脑肿瘤图片进行了三维重构与定位。实验结果表明,基于Chan-Vese模型的图像分割方法很好地解决了脑肿瘤分割过程中容易出现的不完全分割问题,同时对脑肿瘤的三维重构与定位也具有较大的临床实用价值。
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关键词
脑肿瘤
图像分割
CHAN-VESE模型
三维重构与定位
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题名
Chan-Vese模型下的脑肿瘤图像分割方法
被引量：
8
1
作者
许存禄
高佳
武国德
机构
兰州大学
信息科学与工程学院
兰州大学第二附属医院神经内科
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期155-158,共4页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(No.60903101)
文摘
提出了一种基于Chan-Vese模型的脑肿瘤图像分割与三维重构方法。该方法首先通过对脑肿瘤图片的迭代腐蚀操作提取脑肿瘤轮廓,然后利用Chan-Vese模型对脑肿瘤进行分割,最后对图像进行迭代膨胀操作复原图像。另外对所有分割后的脑肿瘤图片进行了三维重构与定位。实验结果表明,基于Chan-Vese模型的图像分割方法很好地解决了脑肿瘤分割过程中容易出现的不完全分割问题,同时对脑肿瘤的三维重构与定位也具有较大的临床实用价值。
关键词
脑肿瘤
图像分割
CHAN-VESE模型
三维重构与定位
Keywords
brain tumor
image segmentation
Chan-Vese model
3D reconstruction and location
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Chan-Vese模型下的脑肿瘤图像分割方法
许存禄
高佳
武国德
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
8
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