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  • 模糊聚类分析方法在髋关节图像处理中的应用

    作者:宋莉;鲁雯;张光玉

    针对医学图像的模糊特点,结合模糊连接度,提出一种新的用模糊聚类分析检测圆弧的方法,它可以精确提取出圆弧.首先把曲线按一定长度进行分段处理,分别拟合出各段的圆心坐标和半径,通过模糊关系把具有一定相似性的聚为一类,把同一类中连续的段合在一起组成新段,再进行拟合,然后再对此段两端一定范围内寻找,直至找到佳的圆弧.这种方法已应用到股骨头轮廓圆弧的提取.

  • 结合置信连接度的自适应模糊连接度的MRI 图像中丘脑分割算法研究

    作者:王倩;杨春兰;吴水才

    目的:立体定向神经外科手术中,丘脑及其子结构神经核团作为靶区,常被用于治疗癫痫和锥体外系疾病。利用计算机对丘脑神经核团进行分割,对于神经外科疾病的诊断与治疗具有重要的研究价值。为提高丘脑神经核团的分割精度,简化人工操作,减少人工干预,避免主观影响,本文提出一种结合置信连接度的自适应模糊连接度混合算法,用于分割丘脑结构。方法本文算法在基于模糊连接度的框架内增加图像梯度特征,采用自适应权重及自动选取感兴趣区域的方式,对10例人脑MRI图像数据的丘脑结构进行分割。结果实验结果与专家指导下的手工分割结果进行比较,并对两者之间的相似度进行量化比较。结果表明该算法在减少人工干预的同时保证了较高的准确率。结论结合置信连接度的自适应模糊连接度丘脑及其子结构分割算法在计算速度和精度上均优于传统模糊连接度算法。

  • 基于模糊连接度的多发性硬化症MR图像自动分割算法

    作者:李彬;陈武凡

    多发性硬化症(MS)是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,利用磁共振成像技术能够无损伤地检出其病灶.为了自动地对多发性硬化症病灶进行分割,提出了基于模糊连接度的分割算法,实现了种子点的自动选取.作为多发性硬化症分割的预处理,针对脑部MR FLAIR图像的特征,基于区域增长方法,还提出了脑部组织提取算法.通过对临床患者MR图像的分割实验,表明该分割算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶,其分割效果明显好于模糊C-均值聚类算法和基于马尔可夫场模型的分割算法.该算法还具有无监督、运算速度快、稳健性好等优点,能够应用于多发性硬化症的临床辅助诊断.

  • 基于模糊连接度的FCM分割方法在医学图像分析中的应用

    作者:林瑶;田捷;张晓鹏

    图像分割的一个重要应用领域是医学图像的分割.我们针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求,结合模糊连接度阈值分割和模糊C均值聚类两种分割方法的优点,提出一种新的交互式医学图像分割方法.首先计算整幅图像的模糊连接度,通过闽值分割提取出感兴趣的对象,并将模糊连接度作为图像的冗余特征;然后在由冗余特征和原图像特征构成的二维聚类空间中,利用模糊C-均值聚类方法优化上一步骤的分割结果,提高分割准确度.我们以CT和MR图像为实验对象进行了验证,实验结果表明这是一个有效的方法.

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