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随机游走算法文献资料
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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K-means聚类与改进随机游走算法的冠脉光学相干断层图像斑块分割
光学相干断层成像技术(OCT)现已发展成为国内外较热门的冠状动脉内影像技术,其中冠脉OCT图像的斑块区域分割对易损斑块的识别和研究有着重大意义.本文提出了一种基于K-means聚类与改进随机游走的新算法,实现了对冠脉钙化、纤维化斑块和脂质池的半自动化分割.本文主要创新点为改进了随机游走算法的权函数,将图像中像素间的边与种子点之间的距离加入到了权函数定义中,增加了弱边界的权值,防止了过分割现象的发生.本文基于以上方法对9名冠状动脉粥样硬化患者的OCT图像进行了斑块区域分割.通过对比医生手动分割结果,证明了本文方法具有良好的精度和鲁棒性,以期本文方法可对冠心病的临床诊断起到一定的辅助作用.
关键词： K-means聚类 随机游走算法 斑块区域分割 光学相干断层成像技术
