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蚁群算法在磁共振图像分割中的应用  
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【英文篇名】 Application of ant colony algorithm in the segmentation of MRI
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【作者】 白杨; 孙跃; 胡银萍; 周文俊;
【英文作者】 BAI Yang1; SUN Yue1; HU Yin-ping2; ZHOU Wen-jun1(1.Wenzhou University; Wenzhou 325000; China; 2.Department of Internal Medicine; the Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical College; Wenzhou 325027; China);
【作者单位】 温州大学; 温州医学院附属二院内科; 温州大学 浙江温州; 浙江温州;
【文献出处】 中国医学影像技术 , Chinese Journal of Medical Imaging Technology, 编辑部邮箱 2007年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 磁共振图像; 分割; 蚁群算法;
【英文关键词】 Magnetic resonance imaging; Segmentation; Ant colony algorithm;
【摘要】 研究一种智能的图像分割方法并且把这种分割方法应用到磁共振的图像分割中,对目前应用的图像分割方法进行比较后提出了一种基于蚁群的磁共振图像分割方法。最后将算法应用到颅脑磁共振的图像分割当中,实验结果表明新算法具有很强的噪声和模糊边界的检测能力。该算法的提出对磁共振研究和临床应用都有很大的理论和实践意义。
【英文摘要】 To study an intelligence method and apply it in segmentation of magnetic resonance imaging(MRI),the ant colony algorithm was proposed.At last,the application of the algorithm proposed to head MRI segmentation and comparative experiments to show that the algorithm have great ability of detection the noise and the fuzzy edge.The findings are very important for MRI research and clinical applicantion.
【基金】 浙江省自然科学基金(Y104592); 温州大学科学基金项目(20041032)资助
【更新日期】 2007-10-31
【分类号】 R318
【正文快照】 随着现在医学技术、计算机技术、电子技术以及超导技术的飞速发展,磁共振图像(MRI)技术亦日臻成熟与完善,其应用范围也已从头部扩展到全身,从而使我们对许多疑难病变的诊断与鉴别成为可能。在磁共振图像的处理过程中,图像分割对于定位病灶有着重要意义。但现阶段,由于技术和设?

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