【摘 要】
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CT图像中主动脉分割技术在临床医学诊断和定量分析研究过程中有着非常重要的意义.主动脉在CT图像中具有面积小,边界模糊的特点,并且噪声影响大,利用传统分割方法较难取得理想
【机 构】
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华侨大学计算机科学与技术学院,福建,厦门,361021
【出 处】
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2015年中国人工智能学会神经网络与计算智能专委会年会暨第十三届泉州市科学技术协会年会
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CT图像中主动脉分割技术在临床医学诊断和定量分析研究过程中有着非常重要的意义.主动脉在CT图像中具有面积小,边界模糊的特点,并且噪声影响大,利用传统分割方法较难取得理想分割效果.针对CT图像中主动脉区域的特点,本文提出一种基于先验形状的Chan-Vese模型水平集方法.首先利用坐标裁剪技术切割出感兴趣区域,其次根据主动脉形状特点加入圆形公式作为形状能量约束项并利用梯度下降法求其偏微分方程,最后将先验能量约束项加入到CV模型中.实验表明,该方法可以较好地分割出CT图像中的主动脉区域,算法具有较好的抗噪性,实现速度较快.
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