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图像的脑组织分割
图像的脑组织分割
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图像分割,在医学体系中,图像对医生诊断病情有很大的帮助,所以本文提供医学分割算法,提高图像分割精度。
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磁共振图像中脑组织分割的多网格非局部高斯混合模型
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我们提出了一种基于区域和非局部信息的新颖分割方法,以克服图像强度不均匀性和噪声在人脑磁共振图像中的影响。 考虑到大脑图像中不同组织的空间分布,我们的方法不需要针对强度不均匀性和噪声进行预先估计或预先校正的过程。 为了减少噪声的影响,提出了一种基于非局部信息的高斯混合模型(NGMM)。 为了减少强度不均匀性的影响,提出了一种多网格非局部高斯混合模型(MNGMM)来分割使用新的多网格生成方法生成的每个
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核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging)容易受到噪声的干扰,并且在图像边缘部分呈弱对比度。强噪声下核磁共振图像的脑组织分割一直是个难题,引起很多学者的关注。提出了一种使用自适应正则化参数并结合空间关系的算法,同时将核距离替换传统的欧式距离进行计算,对强噪声下的核磁共振图像进行分割,大大提高了分割的鲁棒性。算法的主要优点是为图像每个点定义自适应参数,并且将这个参数同时应用
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matlab代码黄色-MR-Brain-Tissue-Segmentation:[ICIP'19]LSTM-MA:一种具有多模态和邻接约束的L
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基于3D_CSC的核磁共振脑组织图像分割
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C-V模型可有效对脑肿瘤等医学图像进行分割,但存在对初始轮廓位置敏感及重新初始化耗时的问题,...实例结果表明,经过分水岭优化后的C-V模型能够对常见脑肿瘤图像进行有效分割,尤其是能够将与组织粘连的肿瘤分割出来。
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