集成非线性统计形状先验的M-S图像分割模型

为克服噪声污染、血管遮挡、光照不均匀、对比度小、个体间差异大等视网膜和视神经细微组织结构医学图像分割中固有的困难,提出了一种集成非线性形状先验的医学图像分割新方法.该方法首先采用非线性的核函数将目标先验形状窄带水平集映射到其核空间,然后在核空间进行主成分分析(PCA),以获取目标形状窄带水平集核空间的基底向量,并据此将目标形状先验知识集成到Mumford-Shah向量值图像分割模型,实现医学图像的分割.不同青光眼病人的视乳头图像分割实验结果表明,该方法能够有效地分割噪声大、对比度小且部分被血管遮挡的各阶段的青光眼病人视乳头图像.

基于多相Mumford-Shah模型最小图分割的视乳头杯盘分割

为了有效地解决血管遮挡、噪声污染、光照不均、对比度小以及个体间差异大等视乳头图像分割中固有的难题,提出采用基于图论的多相分段常数水平集Mumford-Shah图像分割模型及其相应的图分割最优化方法。实验表明,该方法能够比经典的多相分段常数水平集Mumford-Shah模型更快更精准地分割青光眼病人视乳头图像中的视杯和视盘形态。

中学生偏科原因初探

当前,在一些中学的学生中还存在着不同程度的偏科现象。据笔者了解,有的学校在上“副科”时,学生存在极大的随意性,缺旷、迟到现象十分严重,有些课缺勤率有时高达30％左右。课堂上气氛沉闷,老师讲老师的课,学生做学生的事。有的学生在看“主科”课本,有的学生则在做“主科”作业,对任课老师的讲授不屑一顾。笔者在听某初中一节生物课时,发现竟有二十多个学生的课桌上未摆放生物课本。对于这些科目的测验或考试,部分学生要么靠抄袭或相互作弊,要么胡乱应付或交白卷,对于成绩的好坏则毫不关心。