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基于稳健特征统计的医学影像分割算法

Medical Image Segmentation Algorithm Based on Robust Feature Statistics

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资源类型：

收录情况： ◇ 统计源期刊 ◇ CSCD-C

作者：

机构： [1]天津医科大学医学影像学院 [2]河北大学附属医院

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关键词： 图像分割稳健特征统计特征向量稀疏场方法水平集曲线演化

摘要：

提出一种基于稳健特征统计的医学影像分割算法。由用户提供标记的种子点,通过稳健统计量描述种子点及其周围点对象的特征,使得分割的边缘更光滑,且对噪声不敏感,对边缘进行轮廓演变,基于稀疏场方法完成曲线演化,找到理想边界。实验结果表明,在MR腹部肝脏分割中,该算法5种评价指标的最终得分为73分,高于区域增长算法和快速水平集算法,肝脏分割时间为123 s,能较好地分割MR和CT图像中的器官和肿瘤。

基金：

语种：

第一作者：

第一作者机构： [1]天津医科大学医学影像学院

推荐引用方式(GB/T 7714)：

基于稳健特征统计的医学影像分割算法

Medical Image Segmentation Algorithm Based on Robust Feature Statistics

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