结合卷积神经网络和模糊系统的脑肿瘤分割

为了提高脑肿瘤分割的精确性和鲁棒性,提出一种结合卷积神经网络和模糊推理系统的全自动脑肿瘤MRI图像分割算法。首先,分别针对FLAIR和T2两种类型的单模态图像,构建适用于该类型图像的卷积神经网络。其次,针对FLAIR和T2图像,分别应用其对应的卷积神经网络模型进行预测,并将得到的预测概率通过非线性映射进行处理。最终,构建模糊推理系统,将FLAIR和T2图像经过非线性映射后的概率作为模糊推理系统的输入来判断该像素点是否属于肿瘤区域。实验结果表明,相比已有的脑肿瘤MRI图像分割算法,所提算法在分割精度上有了一定程度的提升。

论图像分割技术在医学图像处理中的应用

随着科学技术的发展,医学图像更加精细且清晰,医学图像处理在医疗领域中的应用也越来越广泛。图像分割技术是专门用于图像处理的一门技术,通过将医学图像进行基于计算机算法的分割处理可以实现重点区域重点分析,最终完成对患者的辅助诊断。主要研究现有流行的图像分割技术,并结合显微镜成图的老鼠胎盘图像,分析图像分割技术在医学图像处理中的应用。

三维核磁共振脑肿瘤图像斑块精细分割

为提高脑肿瘤图像斑块分割的分割精度,提出了三维核磁共振脑肿瘤图像斑块精细分割方法。利用核磁共振设备从横断面、矢状面和冠状面三个方向上采集脑肿瘤图像,通过滤波降噪、形态学处理等步骤实现对图像的预处理。在预处理结果的基础上,检测脑肿瘤图像斑块并确定斑块位置,利用区域生长理论实现对脑肿瘤图像斑块的精细分割。

垂直流迷宫污水处理设备在昆钢养生敬老中心的应用分析

通过垂直流迷宫污水处理设备在昆钢养生敬老中心的成功应用实例,从设计参数、工艺流程、设备特点、处理效果、技术经济、效益等方面出发,对垂直流迷宫污水处理设备的应用技术进行了介绍与分析,为今后针对我国的生活污水特性,研究出一套具有可行性、更符合国内市场的污水处理设备提供参考。