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一种基于水平集的肺部血管快速分割方法
一种基于水平集的肺部血管快速分割方法
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一种基于水平集的肺部血管快速分割方法
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一种基于Canny算子的level-set肺部血管分割算法
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基于分数阶微分增强的肺CT图像血管分割 (2011年)
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为了提高对肺CT图像中血管自动分割的准确性，提出基于分数阶微分增强的局部子区域分割方法。通过对肺CT图像的增强、分割方法和分数阶微分对图像细微细节的增强能力的比较和研究后，该方法先采用构建的分数阶微分算子对肺CT图像加以增强后，再用两个控制指标获取的局部区域最优阈值来分割肺血管。实验结果表明，它可以有效地提取肺血管网络并且能够分割得到更为丰富的血管细节；对比传统方法的肺血管分割结果，它能更准确地分
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利用水平集分割算法实现图像分割，matlab实现 可以对图像上的目标就行个数统计。
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非常好， 果断下载吧
一种基于水平集的肺部血管快速分割方法 (2008年)
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肺部血管结构微小，CT片有噪音、血管边界模糊等原因的影响，使分割肺部血管成为肺部分割的难点。针对此问题，提出了应用基于阈值的水平集三维分割肺部血管的方法。水平集分割方法是基于几何形变模型而不是参数形变模型，因此方法可根据肺部解剖结构确定肺部血管不同部位的阈值范围和肺部血管的分布范围，从而解决由于边界模糊产生肺部血管分割不准确的问题，并在此基础上，提出并描述基于水平集肺部血管树枝杈点的判定方案。
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根据脉动耦合神经网络（PCNN）动态触发的特点和视网膜血管网络的区域配置特点，提出了一种结合简化的PCNN和快速的二维Otsu算法进行视网膜血管自动分割的新方法。 首先，使用二维高斯匹配滤波器增强视网膜图像，并使用简化的PCNN通过激发邻域神经元来分割血管。 然后，引入快速2D-Otsu算法，以较少的计算时间搜索最佳的分割结果和迭代时间。 最后，通过分析区域连通性获得了整个船舶网络。 在公共胡佛数
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其次，通过引入HSI空间中的彩色差概念，建立一种新的、尤其适合彩色图像的快速水平集分割方法。实验表明，新提出的基于HSI彩色差的快速水平集分割方法，对彩色图像具有良好的分割效果。与传统水平集分割相比，新方法...
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适合初学者的源程序代码，简单易懂，可以实现SAR图像的两区域分割，稍作修改则可以实现多区域分割，个人认为是很不错的一份资料。
基于水平集的医学图像分割
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基于水平集的医学图像分割，采用MFC框架进行显示和处理，有很好的的学习价值
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基于双流网络的视网膜血管分割方法
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对视网膜血管形态特征的分析有助于视网膜相关疾病的诊断。为了能够更准确地分割出视网膜血管,提出一种基于双流网络的分割视网膜血管的方法。首先用具有编码器-解码器结构的卷积神经网络分别对整个血管和细血管进行分割;再将所得到的两个预测图进行融合,对融合后的图像去除伪影和噪声,得到最终的血管分割图。由于单独对细血管进行了分割,因此所提方法可以更有效地分割出一些难以识别的视网膜血管边缘和低对比度区域的细血管像
基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法
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视网膜图像的血管提取对心脑血管等疾病的诊断、治疗与评价具有重要的临床应用价值。为解决目前视网膜血管分割算法中存在的分割精度低(特别针对病变图像)等问题,提出基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法。在分析视网膜血管特征的基础上,构建归一化梯度向量散度场,针对高、低对比度血管采用不同的定向拉普拉斯算子提取血管中心线,并将先验知识随机游走模型应用于图像分割,实现对比度低、边界微弱的视网膜血管提取。
基于水平集实现图像分割含Matlab源码.zip
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1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【图像分割】 3.内容：基于水平集实现图像分割含Matlab源码.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
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为解决水下图像的分割问题，在李纯明模型（Li模型）和Chan-Vese模型（C-V模型）的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。...最后通过实验证明本文2种方法对水下多灰度目标图像的分割是有效的。
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基于水平集的前列腺磁共振图像分割方法研究.pdf,基于前列腺磁共振图像（MRI）特征信息及其病变好发特定区域等先验知识，针对前列腺内外轮廓全分割问题，提出基于边缘距离调整水平集演化（DRLSE）的前列腺MRI两步分割...
基于水平集的图像分割
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图像分割作为图像处理的基础环节,一直是图像工程领域中的热点和...水平集方法作为一种新的基于偏微分方程的图像处理方法,具有自由拓扑变换以及易集成多种特征或多种方法的优点,最近受到图像分割领域众多学者的关注。
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脑血管的精确分割和可视化对相关脑疾病的诊断和治疗具有重要意义。 但是，某些分割算法仅适用于标准数据。 本文提出了一种基于概率混合模型的分割方法来解决临床问题。 通过对中国人民解放军广州总医院提供的磁共振血管造影（MRA）数据进行直方图分析，建立了由六个概率分布（一个指数分布，一个瑞利分布和四个正态分布）形成的混合模型，以拟合直方图曲线。 最小二乘和期望最大化（EM）算法已用于参数估计。 最后，通过
使用基于规则和基于机器学习的方法对血管进行分割：综述
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