本文關鍵詞：基于改進CV模型的腹部CT圖像肝臟腫瘤分割

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【摘要】：利用改進的CV模型檢測肝臟腫瘤輪廓。首先使用混合高斯模型以及基于閾值的方法,將復雜背景圖像分為目標以及多個背景,然后將所有背景和目標的灰度值信息融合到CV模型中,得到改進的CV模型,最后使用改進后的CV模型分割肝臟腫瘤區(qū)域。實驗結果表明,筆者提出的方法,可以準確地在背景復雜的腹部CT圖像中將肝臟腫瘤區(qū)域的輪廓分割出來。
【作者單位】： 中南大學基礎醫(yī)學院;
【關鍵詞】： CV模型 腫瘤分割 腹部CT圖像
【分類號】：R735.7;R730.44;TP391.41
【正文快照】： 1引言原發(fā)性肝癌或肝細胞癌,是發(fā)展中國家常見的疾病。目前,肝癌在人類常見的腫瘤中發(fā)病率位居世界第六。其中,東亞以及環(huán)太平洋地區(qū)的肝癌發(fā)生率一直居高不下。在我國,新發(fā)肝癌數(shù)量已經(jīng)占據(jù)世界新發(fā)肝癌數(shù)量的百分之六十,成為我國位居榜眼的癌癥殺手。世界衛(wèi)生組織最新統(tǒng)計顯

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1 李曉悅;基于改進CV模型的工業(yè)CT圖像分割算法研究[D];大連理工大學;2014年

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本文編號：909743