【摘 要】
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针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割
【机 构】
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西安思源学院电子信息工程学院,东北大学中荷生物医学与信息工程学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划(项目批准号:2017JM8085);陕西省教育厅科学研究计划(17JK1074,17JK1076);西安思源学院校级科研项目(XASY-B1801,XASY-B1701)
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针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得到分割结果。在动态融合方法中设计了一种相似性度量的计算方法,并对两种合并方法进行了比较。实验表明本文提出的方法用于CT心脏图像的分割是可行的。在四种超像素过分割方法中,简单线性迭代运行速度较快,在各项评价指标中都比较不错。动态融合方法和谱聚类的合并准确性都较高,但谱聚类的运算速度远
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