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提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于医学图像分割的算法.在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波.实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性.
自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用
【摘 要】
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提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于医学图像分割的算法.在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波.实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性.
【机 构】
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杭州电子科技大学虚拟现实实验室,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室
【出 处】
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计算机辅助设计与图形学学报
【发表日期】
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2005年10期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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