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一种自动初始化水平集的高频能量最小化三维分割模型  
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【英文篇名】 A High Frequency Energy Minimization 3D Segmentation Model with Automatic Initialized Level Set Function
【下载频次】 ★★★
【作者】 潘幸子; 郭青; 李准; 董方敏; 孙水发;
【作者单位】 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室; 天津大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 软件导刊 , Software Guide, 编辑部邮箱 2017年 01期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 三维分割; 医学序列图像; 自动初始化水平集; 高频能量最小化; 三维高斯核函数;
【英文关键词】 Three Dimensional Segmentation; Gauss Kernel Function; Initialized Level Set; High Frequency Energy Minimization;
【摘要】 序列图像分割是医学图像三维重建的重要研究内容,但受成像技术限制,医学图像中往往包含大量低频信息,如偏移场、灰度不均等,影响分割准确性。从频域进行图像分割能有效避免低频信息干扰。在高频能量最小化分割模型基础上进行优化,设计了一种自动初始化水平集的分割模型并成功应用于三维分割领域。首先,使用形态学腐蚀方法进行粗分割,将提取出的三维曲面作为初始水平集,实现初始水平集轮廓面自动化;然后使用衍化后的水平集三维分割模型对其进行细分割。实验结果表明,采用该模型能够实现多目标分割,与原模型、Chan-Vese模型相比,分割结果更加准确。
【英文摘要】 Segmentation of images is an important research content of medical image 3D reconstruction.With the limitation of imaging technology,medical image often contains a lot of useless low frequency information,which leads to an inaccurate segmentation.To segment image in the frequency domain can effectively avoid the interference of low frequency information.With the ability to automatic initialize the level set function,the high frequency energy minimization segmentation model has been improved and optimized an...
【基金】 国家自然科学基金项目(61272237,61273243)
【更新日期】 2017-03-20
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言分割一直是医学图像分析处理研究的难点。对序列图像的分割主要有两种:1对每张图像进行分割;2将序列图像整体作为体数据进行三维分割。单张图像的分割往往忽略了图像间的层间信息,而三维分割能够充分利用空间信息,为临床应用提供更全面准确的组织信息。因此,对序列图像三?

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