【摘 要】
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为精确提取超声肿瘤图像的肿瘤区域,基于分裂合并思想,结合自协调谱聚类方法,提出一种基于超声图像的自适应谱聚类方法。该方法在分裂阶段用SLIC算法将图像分割成超像素,根据
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)(CB707900)
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为精确提取超声肿瘤图像的肿瘤区域,基于分裂合并思想,结合自协调谱聚类方法,提出一种基于超声图像的自适应谱聚类方法。该方法在分裂阶段用SLIC算法将图像分割成超像素,根据肿瘤区域和背景区域的纹理特征差异选取合适的纹理特征,在合并阶段用自协调谱聚类算法自动确定谱聚类数目,聚出肿瘤区域,并用先验知识提取分割结果中的肿瘤区域。将该算法提取的肿瘤区域和人工分割的肿瘤区域比较,准确度达到93.41%,结果比较准确。
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