【摘 要】
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为提高三维CT图像分割精度,提出先验知识增强的GrabCut分割方法。对一组事先手动精确分割的CT图像进行训练,利用主动形状模型（ASM）获得平均形状模型和形状变化量等统计形状先验
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053221);广西千亿元产业产学研用合作基金项目(信科院0168)
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为提高三维CT图像分割精度,提出先验知识增强的GrabCut分割方法。对一组事先手动精确分割的CT图像进行训练,利用主动形状模型（ASM）获得平均形状模型和形状变化量等统计形状先验知识;利用先验知识定义形状项,将目标的形状和位置信息融入GrabCut分割框架,增强待分割图像信息,约束能量函数获得全局最优解。对比实验结果表明,相比主动形状模型和传统GrabCut算法,该算法具有较高的分割精度,在训练集较小的情况下,能比主动形状模型获得更好的分割结果。
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