本文關(guān)鍵詞：基于圖論的心臟CT圖像分割的研究

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【摘要】：在醫(yī)學(xué)成像技術(shù)和計算機視覺領(lǐng)域不斷發(fā)展的背景下,醫(yī)學(xué)圖像處理與分析技術(shù)在現(xiàn)代醫(yī)療系統(tǒng)中的作用越來越突出。近年來,由于基于圖論的圖像分割技術(shù)具有良好的分割特性,因此成為國際上一個研究的熱點�；趫D論離散的方法存在網(wǎng)格偏差、存儲信息大、并行計算復(fù)雜等缺點�；谶B續(xù)最大流的方法具有度量誤差小,可并行實現(xiàn)的優(yōu)點。首先,本文對圖像分割方法進行了簡單的介紹；其次,重點介紹了基于連續(xù)最大流的圖像分割方法；利用基于連續(xù)最大流的方法對心臟CT增強和平掃圖像進行了分割實驗；對左心室內(nèi)外輪廓進行了分割實驗,最終得到左心室心肌的分割結(jié)果；最后,對實驗結(jié)果做了總結(jié)和分析。
【關(guān)鍵詞】：圖像分割 圖論 最大流最小割 連續(xù)最大流最小割
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 醫(yī)學(xué)圖像分割的研究背景和意義9
• 1.2 圖像分割方法綜述9-12
• 1.3 基于圖論的分割及其意義12-13
• 1.4 本論文的主要工作及內(nèi)容安排13-15
• 第二章 基于圖論的圖像分割15-27
• 2.1 圖論基礎(chǔ)15-19
• 2.1.1 圖的基本概念15-18
• 2.1.2 圖的鄰接矩陣表示18-19
• 2.2 基于圖論的圖像分割方法19-25
• 2.2.1 基于最短路徑的分割方法20-21
• 2.2.2 基于最大流最小割的分割方法21-25
• 2.3 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于連續(xù)最大流的圖像分割27-35
• 3.1 連續(xù)最大流27
• 3.2 基于連續(xù)最大流的圖像分割27-30
• 3.3 實驗結(jié)果與分析30-33
• 3.4 本章總結(jié)33-35
• 參考文獻35-39
• 致謝39

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9 帥永e，

本文編號：1132653