-
题名基于水平集和形状描述符的腹部CT序列肝脏自动分割
被引量：8
- 1
-
-
作者
李阳
赵于前
廖苗
廖胜辉
杨振
-
机构
中南大学自动化学院
中南大学计算机学院
湖南省高强度坚固件智能制造工程技术研究中心
深兰科技(上海)有限公司
中南大学湘雅医院
-
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期327-337,共11页
-
基金
国家自然科学基金(61772555,62076256,61702179)
高等学校学科创新引智计划(B18059)
+2 种基金
湖南省自然科学基金(2017JJ3091)
中国博士后科学基金(2018M632994)
长沙市科技计划重点项目(kq1801066)资助。
-
文摘
肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断的重要前提和基础.本文提出了一种新的基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法.首先,对原始腹部CT序列图像进行预处理,去除与肝脏不相关的器官和组织.然后,利用灰度偏移场,结合周长项、距离正则项和相邻切片肝脏分割结果构建水平集能量函数,实现CT序列肝脏自动分割.为避免分割误差累积,提出一种基于形状描述符和瓶颈率的肝脏边缘优化方法,在每张切片分割完毕后去除由于灰度重叠造成的过分割.通过对XHCSU14数据库和Sliver07数据库中腹部CT序列的肝脏分割实验,以及与其他肝脏分割算法的比较,表明了本文方法的有效性,且分割精度高,鲁棒性强.
-
关键词
肝脏分割
水平集
形状描述符
腹部CT图像
-
Keywords
Liver segmentation
level set
shape descriptor
abdominal CT image
-
分类号
R816.5
[医药卫生—放射医学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割
被引量：6
- 2
-
-
作者
陈武阳
赵于前
阳春华
张帆
余伶俐
陈白帆
-
机构
中南大学自动化学院
中南大学计算机学院
湖南省高强度坚固件智能制造工程技术研究中心
湖南湘江人工智能学院
-
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期460-469,共10页
-
基金
国家自然科学基金(62076256)
中南大学研究生校企联合创新项目(2021XQLH048)资助。
-
文摘
复杂场景分割是自动驾驶领域智能感知的重要任务,对稳定性和高效性都有较高的要求.由于一般的场景分割方法主要针对可见光图像,分割效果非常依赖于图像获取时的光线与气候条件,且大多数方法只关注分割性能,忽略了计算资源.本文提出一种基于可见光与红外热图像的轻量级双模分割网络(DMSNet),通过提取并融合两种模态图像的特征得到最终分割结果.考虑到不同模态特征空间存在较大差异,直接融合将降低对特征的利用率,本文提出了双路特征空间自适应(DPFSA)模块,该模块能够自动学习特征间的差异从而转换特征至同一空间.实验结果表明,本文方法提高了对不同模态图像的利用率,对光照变化有更强的鲁棒性,且以少量参数取得了较好的分割性能.
-
关键词
场景分割
可见光图像
红外热图像
双模分割网络
双路特征空间自适应模块
-
Keywords
Scene segmentation
visible images
thermal images
dual modal segmentation network
dual-path feature space adaptation module
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U463.6
[机械工程—车辆工程]
-
