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本文摘要:CT是一种无创伤性的器官体外光学手段,由于光学速度慢、分辨率高、效果好,在肝脏疾病临床中占有主导地位。分解肝脏CT图像,提取肝脏的某个组织,取得适当的特征信息,然后展开肝脏的三维重建,医生可以直观理解患者肝脏内部的细节,对临床及下一步化疗计划的制定起着重要的作用。 发现肝脏分解对肝脏疾病的临床及化疗有最重要的意义。基于区域生长的图像分割算法适当地分割灰度图像,与其他算法(例如边缘检测分割法等)相比比较稳定慢,能够容易地转移参数。

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CT是一种无创伤性的器官体外光学手段,由于光学速度慢、分辨率高、效果好,在肝脏疾病临床中占有主导地位。分解肝脏CT图像,提取肝脏的某个组织,取得适当的特征信息,然后展开肝脏的三维重建,医生可以直观理解患者肝脏内部的细节,对临床及下一步化疗计划的制定起着重要的作用。

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发现肝脏分解对肝脏疾病的临床及化疗有最重要的意义。基于区域生长的图像分割算法适当地分割灰度图像,与其他算法(例如边缘检测分割法等)相比比较稳定慢,能够容易地转移参数。

区域生长算法的基本.构建是指在分割对象的内部设置种子区域(一般包括一个或多个像素)来开始。对于种子区域的相邻像素,估计是否应该再次添加到种子区域,如果是,则添加到该区域使种子区域生长,然后重复上述过程,直到不再添加新像素。

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这里,种子点可以用嵌入式或自动式的方法制作原作。采用传统的区城分割方法分割肝脏组织,容易引起过度分割的现象,本文建立了可以增加过度分割的区域生长算法:邻接倒数阈值法。医学图像的分割是医学图像分析领域城的挑战性研究课题,人体肝脏图像的分割是医学南像分割中的难题,分割结果的优劣直接影响医生对患者的临床结果。

通过对人体肝脏CT医学图像展开相邻的逆数值分割算法实验,得到上述一系列实验结果图像,分析实验结果,比较地,该方法具备以下特征,(1)的计算非常简单,构建容易,比较(2)仅限于单纯高对比度的图像分割。对于肝脏图像中灰度级与周围组织相区别、边界清晰的图像,采用阈值分割方法处理效果更好,需要期待以上的目标。(3)邻接倒数阈值法在连接阈值法的结果中展开形态学上的锈,可以增加过度分割,但可能有人指出,分割需要适当的区域半径才能得到更失望的结果。

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