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CT图像自动获取技术
CT图像自动获取与检索新方法。应用最大期望分割算法来实现一个向量集合。
所属分类:
其它
发布日期:2009-10-27
文件大小:565kb
提供者:
petitpierre
CT图像分割算法研究
论文描述CT图像信息,及如果对CT图像进行分割处理,研究CT图像的同事可以看一下
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-07-10
文件大小:2mb
提供者:
liying050
肝脏CT图像三维分割研究
肝脏CT图像三维分割研究,肝脏CT图像三维分割研究
所属分类:
C++
发布日期:2012-03-11
文件大小:468kb
提供者:
wjg8209
数字图像处理 图像分割程序 分水岭分割 prewitt算子
本程序的目的是将一幅医学图像CT.bmp进行图像分割,以达到目视时更有效的观察各个区域的效果。 本程序是在windows xp系统下,使用Visual Studio 2008编程工具编写,编程语言C++。 可以直接点击“\源代码\Debug\WaterShed.exe”运行程序。 本人采用了两种图像分割的方法,一种是彩色分割法,一种是分水岭分割法。 方法1.彩色分割法是数字图像处理中一种应用广泛的技术,与灰度图像分割算法相比,二者思想基本上是一致的,只是对像素属性的考察及特征的提取等技术由一维
所属分类:
C/C++
发布日期:2013-01-29
文件大小:20mb
提供者:
jjhaodad
区域生长方法对肝脏CT图像的提取方法
图像分割 区域生长 ct 肝脏
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-05-12
文件大小:599kb
提供者:
dachangganjun123
几种图像分割算法在CT 图像分割上的实现和比较
对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果. 实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好; 区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好; 基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果. 几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据.
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-09-06
文件大小:270kb
提供者:
slt1124
基于阈值分析与区域生长相结合的根系CT序列图像分割算法
基于阈值分析与区域生长相结合的根系CT序列图像分割算法 不错的文章 思路很好
所属分类:
其它
发布日期:2014-12-25
文件大小:312kb
提供者:
qxd12345678
CT图像分割几种算法论文
CT图像分割几种算法的论文,介绍了常用的方法
所属分类:
其它
发布日期:2009-02-22
文件大小:499kb
提供者:
sissun
基于CT图像三值分割的冻结岩石水冰含量及损伤特性分析
冻结岩石未冻水和冰含量及损伤特性随温度的变化规律是研究冻结法施工的矿井建设等工程安全稳定的重要问题之一。开展负温下饱水岩石CT扫描实验,获得了0,-2,-5,-10,-20,-30℃下的CT扫描图像。将最大类间方差法与遗传算法相结合,实现了冻结岩石水、冰、岩三相介质的识别及其含量的数字表述。推导出冻结岩石未冻水、冰含量与温度间的理论关系式,并探讨了冰含量和温度梯度对冻结岩石损伤特性的影响规律。结果表明:温度是引起水冰含量及分布状态变化的关键影响因素,岩石的初始损伤和温度的共同作用决定岩石冻结损伤
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-07
文件大小:918kb
提供者:
weixin_38622427
基于纹理分析的二维CT图像的缺陷分割方法
基于纹理分析的二维CT图像的缺陷分割方法,丁飞,康克军,本文利用模式识别的方法来处理缺陷检测问题,提出了一种基于纹理分析的缺陷分割方法。在提取图像的纹理相关特征后,该方法在特征
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-08
文件大小:688kb
提供者:
weixin_38512659
肝脏CT图像三维分割研究.pdf
肝脏CT图像三维分割研究 非常值得下载文档,值得参考,强烈推荐,下载看看吧,祝你好运,good luck!
所属分类:
电子商务
发布日期:2012-02-23
文件大小:468kb
提供者:
wjg8209
基于聚类算法的岩石CT图像分割及量化方法
为研究岩石CT图像分割及量化方法,以识别岩石CT图像中的岩石区、损伤区及背景区为目的,提出了一种聚类算法与数字图像处理技术相结合的方法,该方法根据"物以类聚"的统计原理,按距离相近或相似程度对岩石CT图像中的像素进行标定,从而实现图像分割及量化。结果表明:该方法能够准确地对岩石CT图像中的不同区域进行分割并且实现了对损伤的量化表达;同时,对于结果不确定度影响的初始参数有完全的排异性,从而保证了结果的稳定性;将该算法与阈值分割法进行比较,该算法可避免人为选择阈值导致的误差,从而保证结果的可靠性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-31
文件大小:331kb
提供者:
weixin_38617413
颅脑CT图像分割算法研究
本文首先对颅脑CT图像分割的相关领域进行了系统的分析,涵盖了医学图像分割的研究现状、研究意义、形式化定义和发展趋势以及计算机断层成像等内容,形成了颅脑CT图像分割的基础理论框架。然后,着重分析了现有的若干图像分割算法。最后,重点针对颅脑内部结构提取、颅脑出血病灶提取,提出了不同以往的研究方法。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-03-22
文件大小:3mb
提供者:
ximalaya1985
区域生长和水平集相融合的肺部CT图像分割
为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来,首先,应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓;其次,去除肺部边界噪声,采用自适应曲率阈值法修复肺部边界;最后,应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域,有效防止了图像边缘的漏检,可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中,分割的准确率达到96.9%,分割一幅图像花费的时间约为0.72 s,具有很强的鲁棒性和较高的分割精度。本算法能精确完整地分割出肺部区域并保留了肺区内的细节信息。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:572kb
提供者:
weixin_38609089
张量模式三维主动外观模型及其在肺 CT 图像分割中的应用
张量模式三维主动外观模型及其在肺 CT 图像分割中的应用
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38508821
图像分割与医学工程大学生创新能力培养
创新型国家离不开创新型人才,学生创新能力的培养是时代赋予高校的历史使命。医学工程学生由于其与医学尤其是影像医学的紧密关系,不仅要求学生具有一定的医学知识,更要具有利用理工科知识分析并解决医学问题的能力。本文从图像分割这一具体科研领域着手,首先阐述了图像分割的概念与基本算法,接着介绍了图像分割在医学工程中的重要作用,最后结合肝脏CT图像分割与视网膜血管图像分割这两个实际课题,以及在科研过程中学生所遇到的一些与图像分割相关的问题和我们在学生培养过程中的引导方法,由浅入深地重点阐述了图像分割在医学工程
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:209kb
提供者:
weixin_38606169
稀疏张量约束的低剂量CT图像重建
提出了一种稀疏张量约束重建算法,该方法利用非局部相似的先验信息,将CT图像分割成一系列图像块组;采用张量的多维低秩分解方法, 将这一先验信息引入低剂量CT重建中,构造目标函数;通过重建图像更新和图像块组张量稀疏编码两个步骤,交替迭代求解目标函数。基于仿真数据和临床数据的实验结果验证了该算法的有效性,实验结果表明:与经典重建算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,能更好地保持重建图像的细节,获得更高质量的图像。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:16mb
提供者:
weixin_38670065
基于C-V模型的水平集方法在脑CT图像分割中的应用
阐述了C-V模型和多相水平集算法的原理。在分析了其优缺点后,引入了多阈值单水平集算法。并针对其不足,将李纯明惩罚函数项引入到多阈值单水平集算法,提出了无需重初始化的多阈值单水平集算法。实际结果表明,算法在保证分割精度的基础上,能够有效提高算法效率。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:528kb
提供者:
weixin_38645266
联合小波变换和RSF模型的CT图像分割方法
为解决工业计算机层析成像(CT)图像的伪影和弱边缘问题,提出一种基于小波变换的图像区域可伸缩拟合能量最小化分割方法,实现图像边缘的精确定位,从而提高图像测量精度。首先,采用小波变换对图像进行预处理,降低金属伪影。然后,采用所提方法精确分割图像,提高感兴趣区域边缘的定位精度。实际数据测量结果表明,所提方法可有效降低图像弱边缘的影响,测量相对误差低于0.7%,相较Chan-Vese算法,测量精度提高了1.4倍,满足实际测量需求。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-11
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38648396
covid19.MIScnn:基于有限数据的COVID-19肺部感染的稳健胸部CT图像分割-源码
基于有限数据的COVID-19肺部感染的稳健的胸部CT图像分割 在本文中,我们提出并评估了一种在CT卷中自动分割COVID-19感染区域的方法。 我们的方法着重于动态生成独特且随机的图像补丁,以通过利用大量的预处理和大量的数据扩充来进行训练。 因此,可以处理充当变体数据库的有限数据集大小。 代替了新的复杂的神经网络体系结构,我们使用了标准的3D U-Net。 我们证明了我们的医学图像分割管道能够成功训练准确而强大的模型,而不会过度拟合有限的数据。 此外,我们能够胜过当前针对肺和COVID-19
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:2mb
提供者:
weixin_42136791
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