【摘 要】
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提出一种将最大相似度区域合并（MSRM）算法与Snake算法相结合的新的分割方法,进而提取MR成像中的肿瘤区域。首先使用简单线性迭代聚类（SLIC）算法对图像进行超像素分割,其次使用MSR
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西安石油大学理学院
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提出一种将最大相似度区域合并（MSRM）算法与Snake算法相结合的新的分割方法,进而提取MR成像中的肿瘤区域。首先使用简单线性迭代聚类（SLIC）算法对图像进行超像素分割,其次使用MSRM算法得到图像肿瘤区域大致边界,最后将该边界作为Snake模型的初始轮廓线,完成对图像的肿瘤提取。实验结果表明,相比于MSRM算法,文中方法能更准确地提取MRI肿瘤区域,且不需要手动选取Snake模型的初始轮廓线。
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