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蒋佳旺
作品数:
2
被引量:2
H指数:1
供职机构:
徐州医学院医学影像学院
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发文基金:
江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目
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相关领域:
医药卫生
自动化与计算机技术
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合作作者
隋美蓉
徐州医学院医学影像学院
费赟
徐州医学院医学影像学院
缪海兵
徐州医学院医学影像学院
蔡道霖
徐州医学院医学影像学院
杨东亮
徐州医学院医学影像学院
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作者
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蒋佳旺
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费赟
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隋美蓉
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杨东亮
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徐州医学院学...
1篇
临床医学工程
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1篇
2013
1篇
2012
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2
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基于CT图像的肺实质自动分割
2012年
目的 针对肺部疾病计算机辅助诊断的研究,开发基于CT图像的肺实质自动分割方法。方法 搜集肺结核和肺癌患者CT扫描图像各50例,首先利用阈值法和数学形态学处理方法分割胸廊部分,然后利用阈值法进行粗分割,提取肺实质,接着采用区域连通性去除气管,并利用数学形态学开闭运算进行肺实质轮廓修补。结果 100张CT图像正确分割率为94%,有6张病灶面各太大的图像肺实质修补不完整。结论 本文提出的方法较好地实现了肺实质的自动分割,为肺部疾病计算机辅助诊断研究做了先期工作。
隋美蓉
蔡道霖
蒋佳旺
杨东亮
缪海兵
费赟
关键词:
肺疾病
肺实质
阈值法
数学形态学
颅脑CT图像分割方法研究
被引量:2
2013年
目的比较区域生长和模糊C均值聚类两种经典分割算法在颅脑CT图像脑实质和脑脊液分割中的应用。方法搜集49例CT颅脑检查病例图像,分别采用区域生长法和模糊C均值聚类法,实现颅脑CT图像脑实质和脑脊液的分割,并对实验结果进行分析。结果区域生长法相对完整地分割了脑实质和脑脊液,而模糊C均值聚类算法提取的脑实质部分区域(主要是灰质)被错误地分割为脑脊液,造成脑实质提取不完整。结论在颅脑CT图像脑实质和脑脊液的分割中,区域生长法优于模糊C均值聚类法,但在运行时间和自动化程度上,还需进一步改进。
蔡道霖
蒋佳旺
缪海兵
费赟
隋美蓉
关键词:
模糊C均值聚类
脑实质
脑脊液
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