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基于CT图像的自动肺实质分割方法
基于CT图像的自动肺实质分割方法
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基于CT图像的自动肺实质分割方法
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基于Matlab的胸部CT图像肺实质分割技术研究
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matlab_MATLAB代码实现_CT图像分割肺部实质_图像分割_
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从CT图像中分割肺部,展示了多种分割方法,最终获取mask
基于CT图像肺实质分割的方法
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医学影像研究的发展为现阶段肺癌病例的分析提供了平台,对肺部CT图像进行病灶区域的分割工作是对病灶区域定位的关键步骤。文章改进的阈值分割算法的基础上,提出一种简洁有效的基于模板卷积的CT肺实质割算法:首先对图像进行预处理,消除原CT图像中的边界噪声,然后将其二值化,并修补模板边界。在得到完整肺实质二值模板后,将其与原灰度图卷积,反复实验证明了本分割方法的有效性和快捷性。
论文研究-基于自动阈值的CT图像快速肺实质分割算法.pdf
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在肺癌的放射治疗应用中,对肿瘤的分割是自动定位的关键。由于肺区CT图像中存在细小的支气管、血管以及纹理,这给肿瘤的分割带来了困难。用传统的滤波方法不能在抑制肺区内细节的同时保持肺区及肿瘤的边界。采用统计跳变回归分析方法对CT图像进行预处理,处理后的肺区中细小的支气管和血管以及纹理被抑制,并且该方法具有良好的保边性,这有利于之后对肺区和肿瘤的分割。实验表明该方法是有效的。
CT中分割肺
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在CT中分割肺部器官和器官等,可用于预处理肺部CT DICOM 文件
论文研究-肺部CT分割算法实现 .pdf
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肺部CT分割算法实现,蒋黎丽,吕英华,医学图像分割技术发展至今,其相关算法的可谓种类繁多,层出不穷,但依然无法完全满足人们的实际需求。针对医学图像的特点,研究
(图像分割)MATLAB胸部CT肺质提取.rar
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训练神经网络需要大量数据,目标检测中需要先进行标记。肺结节的检测非常普遍。现分享一个自己在胸部CT肺质标记的方法。
一种全自动的三维肺实质分割算法
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精确的肺实质三维分割是对肺部病变进行计算机辅助检测或诊断的必要步骤,但复杂的胸部组织结构使得肺实质的精确分割变得较为困难。提出了一种结合阈值分割、区域增长、改进波阵面法等多种方法的全自动的三维肺实质分割方法。该方法使用计算机视觉及图像分析小组/国际肺癌早期行动计划(Computer Vision and Image Analysis Group/International EarlyLung Ca
肺实质提取
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本段代码是利用大津法分割阈值,获得二值图像,随后利用小面积法删除背景区域,经过运算获得肺实质的掩模图像,最后,经过原dcm图像与掩模图像的运算,获得完整的肺实质图像,完成肺实质的粗提取。
肺实质分割python代码
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使用python语言,实现CT图像的肺实质分割,提取肺实质模板。
基于改进区域增长算法的PET-CT成像自动肺实质分割方法
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基于PET/CT的孤立性肺结节的自动分割方法
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胸部CT DICOM图像自动分割的研究与实现
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面向肿瘤识别的CT图像分割方法
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本程序是使用python设计的面向肿瘤识别的CT图像分割,请有需要的小伙伴下载使用吧。 下面是一个使用 Python 和 PyTorch 实现 CT 图像分割的简单示例。这个示例使用了 U-Net 架构,它是一种常用于图像分割的深度学习模型。 首先,确保已经安装了 PyTorch 和 torchvision 下面是一个使用 Python 和 PyTorch 实现 CT 图像分割的简单示例。这个示
基于改进自生成神经网络的肺部CT序列图像分割
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针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题,利用先验知识得到肺部 CT 序列 ROI图.像,提出超像素序列分割算法对 ROI序列图像进行分割,采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化,根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中,单 张 CT 图像的平均处理时间为.0.61s,同时能达到92.09±1.52%的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比
基于模糊区域对比度增强的肺实质鲁棒分割
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基于阈值操作的肺实质分割对 CT 图像的对比度敏感, 常常造成肺部粘连区域的肺实质分割失败。提出一种融合模糊区域对比度增强与阈值和形态学细化分割的新的肺实质分割算法。首先, 根据图像的灰度信息利用线性迭代聚类将图像预分割为多个超像素。然后, 根据超像素的灰度统计信息自动定位模.糊区域, 并进行自适应对比度增强。最后, 基于阈值和形态学操作进行细化分割, 准确提取肺部粘连区域和肺实质。通过对 kag
改进GAC模型肺部薄扫CT图像序列分割法
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针对测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型轮廓演化速度慢的问题,构造一个区域灰度相似性信.息项,对GAC模型的能量泛函进行改进,加快轮廓演化速度,将其用于肺部薄扫cT(computed tomography)图像序列中.肺实质的自动分割。采用基于Nystrom逼近的谱聚类算法分割CT图像序列中间位置cT中的肺实质,计算其灰度均值与.标准差,构造区域灰度相似性信
区域生长和水平集相融合的肺部CT图像分割
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为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来,首先,应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓;其次,去除肺部边界噪声,采用自适应曲率阈值法修复肺部边界;最后,应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域,有效防止了图像边缘的漏检,可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中,分割的准确率达到96.9%,分割一幅图像花费的时间约为0.72 s,具有很
基于改进Snake模型的肺部图像分割 (2014年)
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肺实质分割是基于CT图像的计算机辅助检测技术必不可少的步骤。针对现有活动轮廓模型对初始位置敏感、深度凹陷区域分割不准确和抗噪性差等缺点,提出了一种基于改进Live-Wire算法确定Snake模型初始轮廓的交互式分割方法。该方法结合并改进Live-wire算法和一般的阈值法对图像进行预分割,将得到的边缘作为Snake模型的初始轮廓,通过Snakes模型演化得到肺实质轮廓结果。实验结果表明该方法能快速
基于组件树的CT图像分割算法研究
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基于支持向量机的并行CT图像分割方法 (2013年)
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提出了一种基于区域增长和支持向量机的自动并行CT图像分割方法.传统的种子生长方法速度较快,但难于自动获得种子点;而单纯的支持向量机分割准确,但速度较慢.为了解决上述问题,本文将两种方法相结合:首先,训练支持向量机用于分类;然后用支持向量机判断种子点并使用曲率流滤波器进行降噪以光滑图像边缘;最后使用阈值区域生长进行分割.在基于Torque的并行环境下进行的实验证明了本方法的分割效果和速度都优于传统方
基于图论的肝肿瘤CT图像自动分割方法 (2010年)
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提出了一种肝肿瘤CT图像自动分割的方法,运用图中最小生成树寻找图像的同质区域,使用按级合并和路径压缩2种试探法,使得分割时程近似线性时间O(nlog n)。对52幅肝肿瘤CT图像进行分割,结果表明,该方法分割实际图像的平均最小距离为8.7540,面积交迭度为95.15%,分割精确度优于同类自动分割算法。应用该方法能快速、准确地自动分割出肝肿瘤。
基于C-V模型的水平集方法在脑CT图像分割中的应用
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阐述了C-V模型和多相水平集算法的原理。在分析了其优缺点后,引入了多阈值单水平集算法。并针对其不足,将李纯明惩罚函数项引入到多阈值单水平集算法,提出了无需重初始化的多阈值单水平集算法。实际结果表明,算法在保证分割精度的基础上,能够有效提高算法效率。
一种基于CT图像的肝肿瘤组合分割法_陈亮亮
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本论文讲的是:一种基于CT图像的肝肿瘤组合分割法,对CT图像分割有一定价值
基于聚类算法的岩石CT图像分割及量化方法
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为研究岩石CT图像分割及量化方法,以识别岩石CT图像中的岩石区、损伤区及背景区为目的,提出了一种聚类算法与数字图像处理技术相结合的方法,该方法根据"物以类聚"的统计原理,按距离相近或相似程度对岩石CT图像中的像素进行标定,从而实现图像分割及量化。结果表明:该方法能够准确地对岩石CT图像中的不同区域进行分割并且实现了对损伤的量化表达;同时,对于结果不确定度影响的初始参数有完全的排异性,从而保证了结果
基于稀疏表示的CT图像中肾上腺肿瘤自动分割
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基于纹理分析的二维CT图像的缺陷分割方法
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基于特征向量的颅脑CT图像分割方法.pdf
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