2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩56頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是將計算機圖形圖像學(xué)與醫(yī)學(xué)知識相結(jié)合的一個研究方向,它的最終目標是將醫(yī)學(xué)圖像進行數(shù)字化處理,使得醫(yī)生的視覺能夠清楚的感知圖像,從而分辨出病灶。醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理的首要步驟,是后續(xù)圖像識別與圖像理解的基礎(chǔ)。圖像分割是將圖像劃分為若干個不同的區(qū)域,并從這些區(qū)域中提取出感興趣的對象,如病灶作進一步研究,并使分割結(jié)果盡可能的接近解剖結(jié)構(gòu),從而為臨床診斷和病理學(xué)研究提出可靠依據(jù)。然而,醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)發(fā)展至今,仍存在各種問

2、題,其精確度和自動化程度還不能滿足實際的需要,所以對于醫(yī)學(xué)圖像分割方法的研究仍具有重要意義。
  針對這些問題,本文提出了一種全新的分割算法框架,該算法采用兩個新穎的計算智能和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)計算機制,具體應(yīng)用是群搜索優(yōu)化算法(Group Search Optimiser,簡稱GSO)和改進的標記控制分水嶺變換(Mark Controled Watershed Transformation,簡稱MCWT)相結(jié)合。該GSOMCWT算法框架

3、的主要思想是:先對圖像進行一系列的預(yù)處理,提取目標對象,然后對圖像進行連通域的標記,再使用改進的分水嶺變換算法對這個標記圖像進行初步提取目標對象實現(xiàn)分割,最后運用GSO優(yōu)化算法依據(jù)一定的適應(yīng)度函數(shù)對此結(jié)果進行反復(fù)優(yōu)化,會自動的得出更好的分割結(jié)果。
  本文的算法應(yīng)用于最新的CT成像儀器,碳納米管(Carbon Nanotube,簡稱CNT)CT設(shè)備,通過具體的肺部CT圖像分割過程的演示,實現(xiàn)了對醫(yī)學(xué)圖像精確,魯棒的自動和半自動分割

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論