基于支持向量机与水平集的颅内血肿图像分割方法研究
기우지지향량궤여수평집적로내혈종도상분할방법연구
Research on Intracranial Hematoma Regional Medical Images Segmentation Method Based on Support Vector Machine (SVM) and Level Set
  • 万方数据
    工业控制计算机 공업공제계산궤
    INDUSTRY CONTROL COMPUTER
    2014年 2期 61-62,73 ,共3页

    周聃%黄英%张小翠%王海峰

    주담%황영%장소취%왕해봉

    水平集%支持向量机%颅内血肿%医学图像分割 水平集%支持嚮量機%顱內血腫%醫學圖像分割
    수평집%지지향량궤%로내혈종%의학도상분할
    颅内血肿图像的正确分割是血肿三维重建和血肿体积计算的关键,其结果可为医生的临床诊断提供帮助.由于脑部血肿CT图的特性,采用单一的分割方法很难分割出目标区域,首先采用全局阈值对图像预处理,再采用支持向量机(SVM)和水平集(Level Set)相结合的方法分割颅内血肿,方法具有一定的新颖性,经过实验证明,该方法能够自动、较准确地分割颅内血肿.
    로내혈종도상적정학분할시혈종삼유중건화혈종체적계산적관건,기결과가위의생적림상진단제공방조.유우뇌부혈종CT도적특성,채용단일적분할방법흔난분할출목표구역,수선채용전국역치대도상예처리,재채용지지향량궤(SVM)화수평집(Level Set)상결합적방법분할로내혈종,방법구유일정적신영성,경과실험증명,해방법능구자동、교준학지분할로내혈종.
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