【摘 要】
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本文介绍了一种结合livewire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法 .我们通过把livewire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合来改进livewire算法 ,并用改进后的算
【基金项目】
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国家自然科学基金 (No .60 0 71 0 0 2 ;60 0 72 0 0 7;69931 0 1 0 ;60 1 72 0 57;79990 580 ;30 2 70 4 0 3) ;国家 863计划项目 (No 2 0 0 1AA1 4 4 1 2 0 ) ;国家杰出青年科学基金 (No 60 2 2 50 0 8) ;国家重大基础研究前期研究专项项目 (No 2 0 0 2CCA0
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本文介绍了一种结合livewire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法 .我们通过把livewire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合来改进livewire算法 ,并用改进后的算法来对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式的准确分割 .然后计算机利用活动轮廓模型来自动分割相邻的未分割切片 .我们通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型来把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中 ,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘 .本文还介绍了一种基于livewire算法思想的简单的分割结果交互式修补方法 .实验表明我们的算法仅需少量用户交互就能快速准确的从医学图像序列中分割出感兴趣的物体 .
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