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【中文期刊】 高智勇 张圣璞 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2018年37卷3期 82-86,91页
【摘要】 针对肺部CT图像灰度分布不均匀、各组织结构复杂导致难以准确地分割提取出肺区域的问题,提出了一种结合图像显著性和Graph cuts的肺区域自动分割方法. 对10位病例的CT图像序列进行测试,结果表明:该方法可以自动完成肺区域分割,具有较高精...
【关键词】 肺区域分割;图像显著性;Graph cuts算法;
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【中文期刊】 黄娟 梅浙川 等 《计算机工程与应用》 2016年52卷17期 225-228页
【摘要】 针对使用Graph Cuts方法对图像进行分割极大影响分割精度这一问题,提出了一种新的融合区域分级合并和Graph Cuts的彩色图像分割算法。该算法首先使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;然后,通过计...
【关键词】 Graph Cuts;彩色图像分割;均值漂移算法;
- 概要:
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【中文期刊】 郑伟 李凯玄 等 《河北大学学报(自然科学版)》 2015年35卷5期 520-525页
【摘要】 为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率.提出基于改进蝙蝠算法的甲状腺SPECT (single-photo emission computed tomogropby)-B超图像配准方法.针对甲状腺SPECT图像与B超图像灰度差异大,采用2类图像共有...
- 概要:
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【中文期刊】 廖剑平 蒋雪晴 等 《集成技术》 2014年5期 10-18页
【摘要】 医学影像技术发展到越来越先进成熟,但医学图像分割仍然是个难题。文章着重介绍医学影像的发展历程和医学图像分割技术的特点:在已有算法中加入新概念或新方法的同时,重视多种分割算法的有效结合。文章最后以主动轮廓模型(Active Shape Mod...
- 概要:
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【中文期刊】 张勃 杨建利 等 《生物医学工程学杂志》 2017年34卷1期 15-20页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 冠脉光学相干断层成像(OCT)图像斑块区域分割是冠脉斑块识别的前提和基础,对后续斑块特征分析及易损斑块识别,进而实现冠脉疾病的辅助诊断分析具有十分重要的意义.本文提出了一种新的算法,使用K-means算法与图割算法结合,实现了冠脉OCT图像...
【关键词】 斑块区域分割;冠脉光学相干断层成像图像;图割算法;
- 概要:
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【中文期刊】 蒋建国 郭艳蓉 等 《中国图象图形学报》 2011年16卷6期 947-952页
【摘要】 假设图像中各像素灰度值是具有一定概率分布的随机变量,由贝叶斯定理,正确分割观测图像等价于求出具有最大后验概率的实际图像估计.在此框架下,提出了一种改进型Graph Cuts图像分割算法.与传统Graph Cuts分割算法相比,该算法在模型建...
【关键词】 Graph Cuts;贝叶斯图像分割;模糊C均值;
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【中文期刊】 陈瑾 申正文 等 《南方医科大学学报》 2016年36卷9期 1260-1264页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 肺4D-CT在当今的肺癌放射治疗中起着重要的作用。本文提出了一种基于全局图割方法的肺4D-CT图像超分辨率重建方法,来提升肺4D-CT图像的质量。该方法首先在最大后验马尔科夫随机场框架下建立一个肺4D-CT各相位高分辨率图像重建的全局能量函...
- 概要:
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【中文期刊】 杨素华 陈琼 等 《中国生物医学工程学报》 2014年33卷5期 525-531页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑部MRI图像的脑组织提取是神经影像学分析的一项重要预处理过程,为提高提取精度,提出一种基于graph-cuts的脑组织自动提取方法,主要适用于T1加权MRI图像.首先采用Smith等提出的脑组织提取工具(BET)得到感兴趣区域(ROI),...
【关键词】 脑组织提取;graph-cuts;BET方法;
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【中文期刊】 刘鸿翔 陈宇珂 《医疗卫生装备》 2016年37卷1期 21-24页ISTICCA
【摘要】 目的:结合K聚类方法和图割理论完成CT心脏图像的自动分割,提取出完整、精确的心脏结构.方法:第一步运用各向异性扩散去噪,去除图像噪声;第二步采用K聚类方法确定像素初始标号,然后在此基础上建立关于标号的能量函数,构造网络图;最后运用最大流/最...
- 概要:
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【中文期刊】 马双 陆雪松 《计算机与数字工程》 2016年44卷6期 1167-1170页
【摘要】 在医学图像处理中,右心室分割在临床医学诊断和对病情的定量分析中有着越来越重要的意义.由于心脏MR图像右心室具有高变异、壁薄、边界不明显的特点,论文利用2D-Gabor对心脏图像进行滤波处理,得到特征图像,借助高斯混合模型融入到Graph c...
【关键词】 2D-Gabor;Graph cuts;右心室分割;
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