医学图像分割,Medical image segmentation
1)Medical image segmentation医学图像分割
1.Progress of medical image segmentation technology;医学图像分割技术研究进展
2.A new particle swarm optimization algorithm for medical image segmentation based on neural network;基于神经网络──粒子群优化算法的医学图像分割新方法
英文短句/例句
1.The Application of the Watershed Transformation in Medical Image Segmentation分水岭变换在医学图像分割中的应用
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5.Research on the Applications of Snake Models in Medical Image Segmentation;Snake模型在医学图像分割上的应用研究
6.The Key Technology Research of Medical Image Segmentation Based on Multi-Agent System;基于MAS的医学图像分割关键技术研究
7.The Research of Medical Image Segmentation Algorithm Based on Multi-Agent System;基于MAS的医学图像分割算法的研究
8.The Application Research and Algorithm Improvement of Medical Image Segmentation;医学图像分割改进算法及其应用研究
9.Research of Medical Image Segmentation Based on PCNN基于PCNN的医学图像分割算法研究
10.Research on Medical Image Segmentation and 3D Visualization医学图像分割与三维可视化技术研究
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12.Medical Image Segmentation Based on Markov Random Field基于马尔可夫随机场的医学图像分割
13.Snake Model in Image Segmentation ApplicationSnake模型在医学图像分割中的应用
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15.Medical Image Segmentation Based on Shape Learning and Curve Evolution基于形状学习和曲线演化的医学图像分割研究
16.Multifractal-based Image Segmentation Method with Application in Medical Image;多重分形医学图像分割算法及其应用研究
17.Theory of Variational Level Set Method and Its Application to Medical Image Segmentation变分水平集理论及其在医学图像分割中的应用
18.THE ALGORITHM OF 3D SEGMENTATION ON MEDICAL IMAGE BASED ON MIXED RAYLEIGH DISTRIBUTION基于混合瑞利分布的三维医学图像分割算法
相关短句/例句
medical-image segmentation医学图像分割
1.Study onmedical-image segmentation based on ant colony algorithm;基于蚁群算法的医学图像分割研究
2.New method ofmedical-image segmentation based on T-Snake model;一种基于T-Snake模型的医学图像分割方法
3)volume segmentation for medical image医学图像体分割
4)microscopic medical image segmentation医学显微图像分割
5)medical color image segmentation医学彩色图像分割
1.2 by Liang et al deals withmedical color image segmentation more effectively than other Chinese papers.文中将灰关联分析理论引入彩色图像分割领域,提出一种基于灰关联分析和最大熵阈值的医学彩色图像分割算法。
6)3D medical image segmentation三维医学图像分割
1.In the full paper,we explain our better3D medical image segmentation algorithm in detail.借鉴模拟退火思想对三维医学图像的最佳熵函数进行拉伸,构造出改进的遗传算法适应度函数,同时采用精英选择策略保留各代最优个体以加快算法收敛速度,从而提出了一种新的基于多阈值最佳熵的三维医学图像分割遗传搜索算法。
延伸阅读
图像分割把图像分解为一些特定的性质相似的部分（区域或对象），并用这些部分对图像进行分析和描述。一幅图像往往包含许多不同类型的区域，如物体、环境和背景等。图像分析的一个重要方法就是用它们作为基本组成成分对图像进行描述。例如为了在气泡室图片中检出质点碰撞形式并判定其发生位置，就要在图像中分割出气泡的轨迹及其端点。为了从输入的文本中识别出一串字符，首先就要把各个字符从背景和其他字符中分离出来。因此把图像分割为若干子图像，并利用各子图像的特性和它们之间的关系描述图像，对于图像识别和解释、物景分析以及图像的分块处理和存储都有很大的意义。图像分割基本上是对像素进行分类的过程。例如用某个灰度阈值把图像像素分成"黑"和"白"两类，就可以把黑的对象同白的背景区分开。常用的分割方法有灰度等级阈值法、谱和空间分类法、区域生长法和边缘检测法。灰度等级阈值法 在图像只有两种组成部分的情况下，图像灰度的直方图常常呈现两个峰值。用两个峰值之间的谷值所对应的灰度作为阈值，把所有像素灰度大于或等于阈值的作为一类，小于阈值的作为另一类是一种最基本的两类分割方法。实际应用时为了改善分类的可靠性，可以利用某些附加的信息（例如已知两类区域的面积之比）使阈值的选择更加合理。在类别更多的情况下，可以采用多级阈值把各类分割开来（例如确定两个阈值，就可以把细胞图像分割为胞核、胞浆和背景三部分）。类别越多，图像直方图的峰值就越不明显，分割就更为困难。谱和空间分类法 对于彩色和多光谱图像，可以用像素的几种性质（颜色和谱信号）对像素作比较精细的分类。对于黑白图像，用包括像素本身灰度在内的一组局部性质（例如该像素邻域灰级的均值）在多维空间中进行分类。对于一些复杂图像，这种方法比单独的灰度阈值法效果更好。区域生长法 这是一种从图像中提取区域或实体的序贯分割法。根据灰度、纹理的均匀性、同背景的对比度以及区域、形状、尺寸等准则，把性质大致相同的邻近像素组合在一起以形成分割区域。边缘检测法 用于获取图像内物体轮廓的分割方法。一般采用曲线拟合、轮廓跟踪或边缘点连接等技术求出物体的边界。此外，若对像素的类别给以某种概率度量或隶属度，则可以对像素反复进行分类，这就成为松弛迭代分割算法。这种算法有较好的效果，在图像分析中已得到广泛应用。
