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基于灰度分布匹配的多模态脑部MR图像肿瘤分割算法
被引量：
2
1
作者
侯发忠
邹北骥
+1 位作者
刘召斌
周支元
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第12期3869-3872,3879,共5页
针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配...
针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配的子区域,同时利用平滑操作来避免存在孤立区域;最后,对FLAIR模态图像进行处理,以分离出脑水肿区域,最终获取脑肿瘤区域的准确边界。在多模态脑肿瘤图像数据库Bra TS2012上进行实验,结果表明该算法能够准确且完整地分割出肿瘤区域。
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关键词
脑肿瘤分割
多模态核磁共振图像
灰度分布匹配
平滑操作
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职称材料
认知语义学视域下「打ち~」的语义研究
被引量：
1
2
作者
胡俊
朱姝璇
《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2018年第4期154-157,共4页
以认知语义学的核心含义图式论为指导,以复合动词「打ち~」为研究对象,在单纯动词「打つ」的核心含义图式的基础上,通过实例分析,可以构建「打ち~」复合动词的A、B、C、D4类意象图式。当「打ち~」属于A类、B类时,认知焦点为共通要素&qu...
以认知语义学的核心含义图式论为指导,以复合动词「打ち~」为研究对象,在单纯动词「打つ」的核心含义图式的基础上,通过实例分析,可以构建「打ち~」复合动词的A、B、C、D4类意象图式。当「打ち~」属于A类、B类时,认知焦点为共通要素"对象物的位置、性状变化",「打ち」具有实际语义。不同之处是A类复合动词的力和对象物的位置、性状都是具象的、物理性的,而B类复合动词的力和对象物的位置、性状都是抽象的、非物理性的。当「打ち~」属于C类时,认知焦点为共通要素"力的施与",「打ち」起使复合动词的语感更加生动的作用。当「打ち~」属于D类时,认知焦点由"力的施与"转向"某个动作"这一共通要素。此时,「打ち」只是构词成分。认知焦点不同,复合动词「打ち~」中「打ち」的虚实程度也不同。焦点从主体到对象物再到力的变化过程,体现了「打ち」的语义由实到虚的变化过程,具有连续性。
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关键词
「打ち~」
复合动词
核心含义图
意象图式
认知焦点
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职称材料
题名
基于灰度分布匹配的多模态脑部MR图像肿瘤分割算法
被引量：
2
1
作者
侯发忠
邹北骥
刘召斌
周支元
机构
湖南医药学院公共课部
中南大学信息科学与工程
学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第12期3869-3872,3879,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61173122)
湖南省自然科学基金重点项目(12JJ2038)
+3 种基金
湖南省博士研究生科研创新基金资助项目(CX2013B074)
湖南省教育厅科研项目(17C1156)
中南大学研究生自主探索创新项目(2015zzts2121)
湖南医药学院教研项目(2013JG07)
文摘
针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配的子区域,同时利用平滑操作来避免存在孤立区域;最后,对FLAIR模态图像进行处理,以分离出脑水肿区域,最终获取脑肿瘤区域的准确边界。在多模态脑肿瘤图像数据库Bra TS2012上进行实验,结果表明该算法能够准确且完整地分割出肿瘤区域。
关键词
脑肿瘤分割
多模态核磁共振图像
灰度分布匹配
平滑操作
Keywords
brain tumor segmentation
multi-modality magnetic resonance image
grayscale distribution matching
smoothing operations
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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职称材料
题名
认知语义学视域下「打ち~」的语义研究
被引量：
1
2
作者
胡俊
朱姝璇
机构
湘潭大学外国语
学院
湖南医药学院公共课部
出处
《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2018年第4期154-157,共4页
基金
2016年度湖南省哲学社会科学基金项目"认知语言学视域下的日语复合动词研究"(16YBA341)的阶段性研究成果
文摘
以认知语义学的核心含义图式论为指导,以复合动词「打ち~」为研究对象,在单纯动词「打つ」的核心含义图式的基础上,通过实例分析,可以构建「打ち~」复合动词的A、B、C、D4类意象图式。当「打ち~」属于A类、B类时,认知焦点为共通要素"对象物的位置、性状变化",「打ち」具有实际语义。不同之处是A类复合动词的力和对象物的位置、性状都是具象的、物理性的,而B类复合动词的力和对象物的位置、性状都是抽象的、非物理性的。当「打ち~」属于C类时,认知焦点为共通要素"力的施与",「打ち」起使复合动词的语感更加生动的作用。当「打ち~」属于D类时,认知焦点由"力的施与"转向"某个动作"这一共通要素。此时,「打ち」只是构词成分。认知焦点不同,复合动词「打ち~」中「打ち」的虚实程度也不同。焦点从主体到对象物再到力的变化过程,体现了「打ち」的语义由实到虚的变化过程,具有连续性。
关键词
「打ち~」
复合动词
核心含义图
意象图式
认知焦点
Keywords
“uchi ~ ”
compound verb
core semantic schema
image schema
cognitive focus
分类号
H36 [语言文字—日语]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰度分布匹配的多模态脑部MR图像肿瘤分割算法
侯发忠
邹北骥
刘召斌
周支元
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
认知语义学视域下「打ち~」的语义研究
胡俊
朱姝璇
《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2018
1
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
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