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改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用; An Improved Region Growing Algorithm and Its Applications in Kidney Segmentation
Gao Y(高岩) ; Wang BL(王博亮)
2012
关键词图像分割 直方图特征 区域生长 邻域相似性指标 image segmentation histogram features region growing neighbor similarity factor
英文摘要提出了一种肾脏CT图像自动分割方法,将像素点的局部统计特征和像素点的空间位置信息结合起来,以此定义了像素之间的邻域相似性指标,并根据领域相似性指标自动选取种子点、种子的生长准则及终止准则,该方法克服了传统区域生长算法需手动确定种子点和生长顺序固定等缺点,最后通过MICCAI(MEdICAl IMAgE COMPuTIng And COMPuTEr ASSITEd InTErVEnTIOn)的5个评价指标对分割结果做出客观评价,结果表明,该算法具有较好的分割效果.; An improved region growing algorithm for automatic segmentation kidney from abdominal CT image is proposed.Compared to original region growing method,this method automatically selected initial seed-pixels and is robust to the order of region growing.Firstly,computing the neighbor similarity factor(NSF) based on local histogram of each pixel and spatial information of local pixels.Then,building the criteria of initial seed-pixels,region growth and region growing termination based on NSF.Finally,MICCAI metrics are adopted to measure the segmentation accuracy.Experimental results demonstrated the performance of method.; 国家自然科学基金项目(30770561;61071151;61102137)
语种zh_CN
内容类型期刊论文
源URL[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/122853]  
专题信息技术-已发表论文
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GB/T 7714
高岩,王博亮. 改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用, An Improved Region Growing Algorithm and Its Applications in Kidney Segmentation[J],2012.
APA 高岩,&王博亮.(2012).改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用..
MLA 高岩,et al."改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用".(2012).
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