本文關(guān)鍵詞：面向醫(yī)學(xué)圖像分割的直線截距直方圖倒數(shù)交叉熵方法　出處：《數(shù)據(jù)采集與處理》2015年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了進一步提高醫(yī)學(xué)圖像分割的速度和準(zhǔn)確度,為臨床診斷和輔助治療提供更為充分有效的依據(jù),本文提出了一種基于直線截距直方圖的倒數(shù)交叉熵圖像閾值分割方法。首先定義了直線截距直方圖;然后根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像的二維信息,建立該圖像的直線截距直方圖;最后,推導(dǎo)出基于該直方圖的倒數(shù)交叉熵閾值選取準(zhǔn)則,并以此對醫(yī)學(xué)圖像進行分割。實驗結(jié)果表明,與基于混沌小生境粒子群優(yōu)化(Niche chaotic mutation particle swarm optimization,NCPSO)的二維倒數(shù)熵法、基于分解的二維指數(shù)灰度熵法、基于斜分的二維對稱交叉熵法及基于粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization,PSO)的二維Tsallis交叉熵法相比,本文方法分割后的圖像中目標(biāo)區(qū)域完整準(zhǔn)確,邊緣細(xì)節(jié)清晰豐富,且所需運行時間大幅減少,是醫(yī)學(xué)影像研究中可選擇的一種快速有效的圖像分割方法。
[Abstract]:In order to further improve the speed and accuracy of medical image segmentation, for clinical diagnosis and auxiliary treatment to provide a more sufficient and effective basis. In this paper, a threshold segmentation method of reciprocal cross-entropy image based on straight line intercept histogram is proposed. Firstly, the straight line intercept histogram is defined. Then, according to the two-dimensional information of the medical image, the histogram of the straight line intercept of the image is established. Finally, the threshold selection criterion of reciprocal cross-entropy based on the histogram is derived, and the medical image is segmented. The experimental results show that. And the optimization of niche chaotic mutation particle swarm optimization based on chaos. NCPSO (2-D reciprocal Entropy method) and 2-D exponential Gray Entropy method based on decomposition. Two-dimensional symmetric cross-entropy method based on oblique division and particle swarm optimization based on particle swarm optimization. Compared with the two-dimensional Tsallis cross-entropy method, the proposed method has the advantages of complete and accurate target region, rich edge details, and reduced running time. It is a fast and effective image segmentation method in medical image research.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60872065)資助項目 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃(SJLX15_0116)資助項目 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程(2012)資助項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目
【分類號】：R445;TP391.41
【正文快照】： 引言隨著X射線、計算機斷層掃描成像(Computed tomography,CT)、磁共振成像(Magnetic resonanceimaging,MRI)以及磁共振血管造影(Magnetic resonance angiography,MRA)等技術(shù)的不斷發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像在現(xiàn)代臨床診斷和醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域中的應(yīng)用價值也日益重要[1-3]。醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)源豐富

【參考文獻】

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本文編號：1429100