• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International symposium on multispectral image processing and pattern recognition;MIPPR 2011 >The segmentation of the CT image based on k clustering and graph-cut
【24h】

The segmentation of the CT image based on k clustering and graph-cut

机译：基于k聚类和图割的CT图像分割

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Computed tomography angiography (CTA) is widely used to assess heart disease, like coronary artery disease. In order to complete the auto-segmentation of cardiac image of dual-source CT (DSCT) and extract the structure of heart accurately, this paper proposes a hybrid segmentation method based on k clustering and Graph-Cuts (GC). It identifies the initial label of pixels by this method. Based on this, it creates the energy function of the label with the knowledge of anatomic construction of heart and constructs the network diagram. Finally, it minimizes the energy function by the method of max-fjow/min-cut theorem and picks up region of interest. The experiment results indicate that the robust, accurate segmentation of the cardiac DSCT image can be realized by combining Graph-Cut and k clustering algorithm.
机译：计算机断层扫描血管造影（CTA）被广泛用于评估心脏病，例如冠状动脉疾病。为了完成双源CT（DSCT）心脏图像的自动分割并准确提取心脏结构，提出了一种基于k聚类和图割（GC）的混合分割方法。它通过这种方法识别像素的初始标签。在此基础上，利用心脏的解剖构造知识创建标签的能量函数，并构建网络图。最后，它通过最大定理/最小割定理的方法使能量函数最小化，并拾取了感兴趣的区域。实验结果表明，结合Graph-Cut和k聚类算法，可以实现心脏DSCT图像的鲁棒，准确分割。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号