【摘 要】
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在医学图像分割中,针对特定解剖结构的分割是计算机辅助医疗的重要组成部分.CT对骨组织显像精度较高,研究对CT数据的分割,对骨科患者的术前规划、术后效果诊断有着重要的意义.但由于骨质疏松、骨质病变等问题导致骨组织边界模糊,骨头之间缝隙较小,使得从CT中精准分割出骨组织的难度增大.本文针对CT序列提出一种基于先验信息的特定目标水平集分割模型.首先,我们对CT序列进行预处理.然后,提取图像的特征,通过机
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在医学图像分割中,针对特定解剖结构的分割是计算机辅助医疗的重要组成部分.CT对骨组织显像精度较高,研究对CT数据的分割,对骨科患者的术前规划、术后效果诊断有着重要的意义.但由于骨质疏松、骨质病变等问题导致骨组织边界模糊,骨头之间缝隙较小,使得从CT中精准分割出骨组织的难度增大.本文针对CT序列提出一种基于先验信息的特定目标水平集分割模型.首先,我们对CT序列进行预处理.然后,提取图像的特征,通过机器学习对这些特征进行学习,构造出判别函数.紧接着,用判别函数约束水平集泛函中的灰度拟合项,结合判别函数和图像的梯度特征构建新的边缘停止函数,进而利用图像的统计信息和梯度信息构建能量泛函.再根据切片间的联系与当前切片的灰度信息,设计水平集的初始曲线,最后,通过变分法和梯度下降流求解能量泛函,完成对CT序列中特定目标的准确分割.本文的主要贡献:1.基于自动先验特征提取融合构建判别函数.2.基于先验特征的曲线演化算法.
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