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基于PRW区域修正的交互式医学图像分割研究
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作者 周俊杰 彭友 石元伍 《计算机仿真》 北大核心 2022年第11期235-239,共5页
由于医学图像的局部区域之间往往具有较高的相似度,使得其分割性能难以达到预期效果,为此提出基于PRW区域修正的交互式医学图像分割方法。首先根据交互式医学图像初始阶段的手工标注情况,利用RW算法对种子点进行划分,为简化传统RW计算,... 由于医学图像的局部区域之间往往具有较高的相似度,使得其分割性能难以达到预期效果,为此提出基于PRW区域修正的交互式医学图像分割方法。首先根据交互式医学图像初始阶段的手工标注情况,利用RW算法对种子点进行划分,为简化传统RW计算,将划分过程转换为Dirichlet积分求解。然后利用PRW计算种子点的分布状况,根据目标图像的像素分布情况得到目标方程,并在其中引入先验能量,从而求解出种子点分类。最后基于邻近像素的相似性提出了邻域模型和区域修正策略,按照各区域的特征构建相应特征势能,采用连接检查调整分类错误的局部像素。通过仿真得到,方法的平均指标达到0.81,平均RDV指标达到0.17,平均分割时间为5.29s。结果表明所提方法能够在有限的手工标注前提下,完整、准确的实现医学图像分割,并且具有良好的分割速度。 展开更多
关键词 先验随机游走 交互式医学图像 邻域模型 特征势能
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Stability analysis and a priori error estimate of explicit Runge-Kutta discontinuous Galerkin methods for correlated random walk with density-dependent turning rates
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作者 LU JianFang SHU Chi-Wang ZHANG MengPing 《Science China Mathematics》 SCIE 2013年第12期2645-2676,共32页
In this paper,we analyze the explicit Runge-Kutta discontinuous Galerkin(RKDG)methods for the semilinear hyperbolic system of a correlated random walk model describing movement of animals and cells in biology.The RKDG... In this paper,we analyze the explicit Runge-Kutta discontinuous Galerkin(RKDG)methods for the semilinear hyperbolic system of a correlated random walk model describing movement of animals and cells in biology.The RKDG methods use a third order explicit total-variation-diminishing Runge-Kutta(TVDRK3)time discretization and upwinding numerical fluxes.By using the energy method,under a standard CourantFriedrichs-Lewy(CFL)condition,we obtain L2stability for general solutions and a priori error estimates when the solutions are smooth enough.The theoretical results are proved for piecewise polynomials with any degree k 1.Finally,since the solutions to this system are non-negative,we discuss a positivity-preserving limiter to preserve positivity without compromising accuracy.Numerical results are provided to demonstrate these RKDG methods. 展开更多
关键词 discontinuous Galerkin method explicit Runge-Kutta method stability error estimates corre-lated random walk positivity-preserving
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