【摘 要】
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针对脑核磁共振图像中脑肿瘤的识别问题，提出了一种基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤分割方法。在能量函数中加入了惩罚项，保证水平集函数与符号距离函数相似，并在迭代过程中通过使
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针对脑核磁共振图像中脑肿瘤的识别问题，提出了一种基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤分割方法。在能量函数中加入了惩罚项，保证水平集函数与符号距离函数相似，并在迭代过程中通过使用较大的时间步长，提高曲线演化的速度。选择因子的设定中控制能量函数的后2项以消除其对轮廓线的抑制。试验结果表明，该方法快速准确，能够有效地帮助医生进行正确诊断。
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