【摘 要】
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针对可视人计划的数据提取心脏图像存在自身的多样性以及局部边界不清晰所造成的分割难问题,提出了一种分阶段的分割方法。即在第一阶段引入数学形态学的方法,提出一种基于形
【机 构】
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西北工业大学生物医学工程研究所,第四军医大学第一附属医院
【基金项目】
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国家博士点基金资助项目（20040699015）,航空科学基金资助项目（02153072） 致谢：本文部分内容使用了第三军医大学的数字化人数据,特此感谢!
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针对可视人计划的数据提取心脏图像存在自身的多样性以及局部边界不清晰所造成的分割难问题,提出了一种分阶段的分割方法。即在第一阶段引入数学形态学的方法,提出一种基于形态重构的开闭运算与Otsu阈值分割相结合的方法,对原始图像中的感兴趣区域进行预提取,有效的解决了单一阈值分割方法中存在的缺陷;第二阶段利用形态学变换对预提取图像进行精确分割,最终得到心脏图像。实验结果表明,这种分阶段的分割方法在运算效率以及分割精度上都取到了较理想的结果,对可视人计划的实现具有较高的实用价值。
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