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测地线活动轮廓模型文献资料
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基于图像块匹配和测地线活动轮廓模型的肿瘤自动检测算法
提出一种基于图像块匹配和测地线活动轮廓模型的肿瘤自动检测算法.给定肿瘤区域的术前图像和术后(或术中)图像,首先通过刚性配准得到全局配准参数,然后将术前图像分割成大小适合的正方形区域,在术后(或术中)图像中寻找与之匹配好的区域,并得到各个分块对应的配准参数.根据分块配准和全局配准之间关系的判决比较,得到肿瘤所在的区域,后在此区域内利用测地线活动轮廓模型,获得较为准确的肿瘤初始轮廓.
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基于测地线活动轮廓模型的图像联合分割算法
为了辅助医生对肿瘤治疗方案和靶区形状的设计,我们研究了PET／CT图像联合自动分割,将计算机自动分割的结果作为一个较客观的依据.传统的测地线活动轮廓模型( GAC)具有边缘演化迅速,对弱边界也能准确分割的优点,但是该算法只能利用一种模态的图像信息进行分割.本研究算法在传统的测地线活动轮廓模型基础上进行改进,重新设计其边缘函数,综合利用了CT信息与PET信息,使算法利用两种模态的医学图像信息进行联合分割.由于边缘函数中结合了两种信息,所以算法的演化收敛速度有一定的提升,分割出的边缘也更加合理,较单一PET图像分割算法具有更准确的边界.
