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模糊连接文献资料
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用于MRI脑组织分割的自动模糊连接方法
本研究提出了一种自动化的模糊连接(fuzzy connectedness,FC)方法,用于3维核磁共振(MRI)图像脑组织分割.方法的主要创新在于提出了FC方法中各项参数的自动指定方法,包括:利用灰质、白质各自的体素尺度(scale)值大小差异,自动估计组织的灰度概率密度函数;根据估计得到的组织灰度概率密度函数,自动指定种子点.从而避免了人工干预,保证了分割过程的自动化和可重复性.所提方法在IBSR(the Intemet Brain Segmentation Repository)数据库所提供的MRI图像上进行了测试,并和同类研究进行了对比,分割精度优于同类研究.作为一种完全自动化的方法,该方法能够被广泛应用到3维可视化、放疗手术计划和医学数据库构造中.
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基于GA与模糊连接的冠状动脉造影图像分割
目的 针对模糊连接图像分割方法在实现上的困难,提出了一种基于遗传算法的模糊连接分割方法.方法 首先把路径强度作为遗传算法的寻优条件,从而得到图像中各点到种子点间的优路径,其强度即该点的模糊连接度.然后,以各点的模糊连接度作为其灰度值,形成目标和背景不交叉的新图,后用阈值法把目标物体提取出来.结果 实验结果表明,将该方法应用于冠状动脉造影图像的血管分割,能准确快速地将血管从背景中分割出来.结论 该分割方法较好地满足了临床冠心病诊断的要求.
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基于自动策略的脑图像分割
目的 脑图像分割在外科手术规划和脑疾病诊断等方面都起着极为重要的作用,建立脑图像分割的自动策略成为一种需要.方法 通过各向异性滤波,统计阈值分割,数学形态学滤波,和基于模糊连接算法对脑图像进行自动分割.结果 实验表明这种分割策略能取得良好的分割结果.结论 本文提出的算法可以有效地完成脑图像的自动分割工作.
