【摘 要】
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基于图像灰度GMM模型,将相似性学习与主动轮廓方法相结合,提出了一种脑瘤检测方法.首先,利用训练样本建立GMM模型,模型参数可通过EM算法求取;然后,基于像素点对间相似性模型生成脑瘤与脑肿胀的距离图;同时,将GMM模型与超像素方法相结合,以实现脑瘤的初定位;最后,使用主动轮廓法在距离图上进行脑瘤的精确检测.实验结果证明该方法具有较高的检测精度.
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基于图像灰度GMM模型,将相似性学习与主动轮廓方法相结合,提出了一种脑瘤检测方法.首先,利用训练样本建立GMM模型,模型参数可通过EM算法求取;然后,基于像素点对间相似性模型生成脑瘤与脑肿胀的距离图;同时,将GMM模型与超像素方法相结合,以实现脑瘤的初定位;最后,使用主动轮廓法在距离图上进行脑瘤的精确检测.实验结果证明该方法具有较高的检测精度.
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