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基于三维感兴趣区域和模糊聚类的肝脏肿瘤分割 被引量:1
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作者 金凯成 王翊 +1 位作者 郑申海 欧阳自鹏 《计算机与现代化》 2015年第8期8-12,共5页
肝脏CT图像往往存在着较多的噪声,且肝脏肿瘤的灰度与周围肝实质接近,边界模糊,分割困难。在对肝脏肿瘤分割时,传统的水平集方法对初始轮廓敏感,需要手动调整参数,时间复杂度较高。本文结合肿瘤的模糊性,提出基于三维感兴趣区域(三维ROI... 肝脏CT图像往往存在着较多的噪声,且肝脏肿瘤的灰度与周围肝实质接近,边界模糊,分割困难。在对肝脏肿瘤分割时,传统的水平集方法对初始轮廓敏感,需要手动调整参数,时间复杂度较高。本文结合肿瘤的模糊性,提出基于三维感兴趣区域(三维ROI)和结合空间信息的模糊聚类的肝脏肿瘤分割方法。首先在三维选取肿瘤的初始感兴趣区域,再结合空间信息的模糊聚类方法进行分割,然后进行形态学操作,最后利用B样条水平集对轮廓边缘进行平滑。实验结果表明,本文提出的方法,操作简便,速度快,能较好地分割出肝脏肿瘤。 展开更多
关键词 肝脏肿瘤分割 三维roi 结合空间信息的模糊聚类 形态学 水平集
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