【摘 要】
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针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473112;61203160)
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针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.
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