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空间连续性文献资料
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植物根系X射线CT图像序列分割方法研究
为解决土层CT图像边界模糊以及由于CT成像过程中的射束不均匀造成的灰度不一致等问题带来的分割技术难点,本文基于土层序列在三维空间上的连续性和规律性,针对植物根系CT序列分割与表征,研究了基于熵率超像素分割的随机游走算法.该方法通过熵率超像素分割方法将分割目标进行标记,再根据图像序列的结构连续性提出了自动获取分割种子点的方法,将获取的有效标记点作为随机游走算法的种子点对图像进行分割.实验结果表明,该算法解决了逐层搜索种子点的问题,可以较为准确地分割出复杂图像序列的目标区域,提高了算法效率.
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基于空间连续性的4D CT图像排序算法研究
4D CT图像应用于肿瘤的放线治疗中,能够在全呼吸周期中定位肿瘤的运动,同时有效地减少运动伪影的产生。目前,4D CT在临床应用中需要依靠外部呼吸信号检测装置提供呼吸信号运动信息。本文提出了一种4D CT自动图像排序算法,不需要外部呼吸监测装置,在Cine扫描模式下采集图像数据,从第一个床位开始,利用空间连续性特征,寻找相邻床位之间呼吸相位相同的图像,将其归入相应的图像集合中,以此类推,直到全部床位的图像都归入到相应相位的图像集合中,构成4D CT重建所需要的图像数据集合。本文的算法应用于呼吸体模数据和临床图像数据,观察三维重建图像和冠状面重组图像。对比单独使用的三维重建算法,本算法较好地消除了呼吸运动伪影,能够清楚观察到模拟肿瘤的运动和器官在呼吸运动过程中的变化情况。
