【摘 要】
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在头颈部肿瘤CT图像中,针对肿瘤准确定位和体积的定量测量问题,提出一种基于增强梯度的水平集分割算法。通过向边缘检测函数引入边界梯度信息,调整水平集模型对肿瘤不同强度边界的敏感度,获得准确的分割结果,利用分割结果和图像信息计算肿瘤体积。在图像批量分割中,基于增强梯度的水平集算法不仅能减少人为干预,还能提高对特定目标的分割准确度。肿瘤体积的计算结果与临床医生手动分割金标准相比也较为接近。本文算法能有效
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在头颈部肿瘤CT图像中,针对肿瘤准确定位和体积的定量测量问题,提出一种基于增强梯度的水平集分割算法。通过向边缘检测函数引入边界梯度信息,调整水平集模型对肿瘤不同强度边界的敏感度,获得准确的分割结果,利用分割结果和图像信息计算肿瘤体积。在图像批量分割中,基于增强梯度的水平集算法不仅能减少人为干预,还能提高对特定目标的分割准确度。肿瘤体积的计算结果与临床医生手动分割金标准相比也较为接近。本文算法能有效实现头颈部肿瘤的准确分割和体积测量,为计算机辅助诊断提供有效信息。
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