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基于三维冠状动脉CTA图像的半自动血管分割方法
目的 从患者胸腔部位的计算机断层血管造影(computed tomography angiongraphy,CTA)图像中分离出冠状动脉血管,并实现三维的可视化,以便医生对由冠状动脉病变引起的心血管疾病进行诊断和治疗.方法 在传统区域生长的基础上提出一种半自动的血管分割方法.首先采用基于灰度值的主动脉预生长,然后进行基于自适应阈值的冠状动脉生长,后进行后期处理,得到终分割结果.结果 通过这种半自动的区域生长得到的结果,在三维上进行可视化后能够较清晰地判断出血管的粗细、形状、狭窄等情况,且得到的模型也可用于后期的相关计算.结论 基于传统区域生长算法的半自动血管分割方法提高了冠状动脉分割的适应性和有效性,能更好地对冠状动脉CTA图像进分割提取.
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改进的遗传模糊聚类算法及其在MR脑组织分割中的应用
为提高MR图像中脑组织分割的精度,针对目前遗传模糊聚类算法存在的问题,提出了改进的遗传模糊聚类算法.首先,通过完全改变遗传算法的编码方式、变异方式和交叉方式,对现有遗传算法进行改进,从而使遗传算法能获得小的适应度函数值;然后,结合模糊聚类算法,终得到改进的遗传模糊聚类算法.将改进的遗传模糊聚类算法应用于MR脑图像的分割,结果表明,改进的遗传模糊聚类算法的分割质量高于现有的遗传模糊聚类算法和快速模糊聚类算法.改进的遗传模糊聚类算法可以做为一种快速、全自动的MR脑图像分割工具.
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道路矢量简化的自动阈值算法研究
矢量数据的简化方法是地理信息系统中的重要方面.通过提取距离和角度两方面信息可以有效简化和压缩矢量数据.本文在距离和角度简化基础上,提出了自动阈值简化方法与LOD技术的融合,在保证矢量数据精度下,有效减少了数据量.本文的方法,可以在矢量数据与高程数据融合等多方面工程中得到应用.
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基于灰度投影和阈值自动选取的舌像分割方法
背景:传统的中医舌诊是通过目视观察舌像,凭借医生的临床经验准确诊断疾病,缺乏客观的诊断方法与标准,从而影响了这种诊断方法的有效性.因此,有必要运用计算机视觉等技术,实现舌诊的定量化和客观化.舌体分割是舌象识别诊断系统的前提工作,分割的好坏直接关系着后续工作的成败.目前已经提出的舌体分割方法很多,但是得到的结果很难保证准确性,而且算法的抗干扰能力很差.目的:旨在设计一种新的舌像分割方法,能够有效地分离出舌体部分.方法:针对舌图像的灰度和颜色特点,提出了一种基于灰度直方图投影和阈值自动选取相结合的舌图像分割方法,首先对舌像的亮度灰度图像分别进行水平和垂直方向的灰度投影,以确定舌体所在的区域,然后采用自动选取阈值的Otsu法,对该区域进行分割.结果与结论:舌体图像的准确分割对于舌诊的数字化实现是很重要的.281幅舌像的实验结果证明了该算法的有效性.
