本文關鍵詞：基于格式塔認知框架的腹腔CT多目標分割算法

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【摘要】：為了解決腹腔軟組織電子計算機斷層掃描影像難于分割的難題,提出一種基于格式塔認知框架的多目標分割算法.通過借鑒格式塔認知框架中"鄰近度、相似度"的思想,引入超像素算法處理電子計算機斷層掃描圖像處理,生成可視塊.進一步地,在可視塊粒度描述有向鄰接關系,以軟組織的相對空間位置約束聚類分割過程.在公開數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明,該算法降低了聚類的計算量,其結(jié)果比當前流行的算法準確率更高.
【作者單位】： 西北大學信息科學與技術學院;
【關鍵詞】： 格式塔 腹腔電子計算機斷層掃描影像 分割 可視塊 分類 空間相關性
【基金】：國家自然科學基金項目(61372046,61272286) 陜西省自然科學基金項目(2014JM8338) 榆林市產(chǎn)學研合作項目(2012cxy3-5)
【分類號】：R814;TP391.41
【正文快照】： 分割電子計算機斷層掃描(CT,computed tomo-graphy)影像,識別目標器官是構(gòu)造計算機輔助診斷系統(tǒng)的首要步驟[1].單純利用形狀、灰度等統(tǒng)計特性,難以獲得良好的多目標分割結(jié)果[3-6].結(jié)合認知規(guī)律,利用計算機算法模仿醫(yī)生識別軟組織(肝、腎、膽囊、脾和動、靜脈血管等)的行為過程，

本文編號：807645