本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)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(jìn)的CV模型檢測(cè)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(fù)雜背景圖像分為目標(biāo)以及多個(gè)背景,然后將所有背景和目標(biāo)的灰度值信息融合到CV模型中,得到改進(jìn)的CV模型,最后使用改進(jìn)后的CV模型分割肝臟腫瘤區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,筆者提出的方法,可以準(zhǔn)確地在背景復(fù)雜的腹部CT圖像中將肝臟腫瘤區(qū)域的輪廓分割出來(lái)。
【作者單位】： 中南大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： CV模型 腫瘤分割 腹部CT圖像
【分類號(hào)】：R735.7;R730.44;TP391.41
【正文快照】： 1引言原發(fā)性肝癌或肝細(xì)胞癌,是發(fā)展中國(guó)家常見(jiàn)的疾病。目前,肝癌在人類常見(jiàn)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(guó),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(guó)位居榜眼的癌癥殺手。世界衛(wèi)生組織最新統(tǒng)計(jì)顯

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

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本文編號(hào)：909743