基于高斯混合模型低对比度SPECT图像分割算法的研究

张战胜; 李文亮

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基于高斯混合模型低对比度SPECT图像分割算法的研究

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目的依据临床需求提出基于高斯混合模型图像分割算法,自动识别并标记出图像中的病变区域,为临床诊断提供有价值信息.方法首先提升图像对比度,改善图像视觉效果,然后用高斯混合模型进行分割,最后采用匹配算法排除误识别区域.结果分析比较显示该研究提出的分割算法在准确性、图像清晰度和对比度等方面明显高于其它分割算法,且平均耗时短.结论该研究提出的基于高斯混合模型的图像是一种高效、可满足临床需求的图像分割算法.

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来源
《中国医学工程》 |2021年第11期|9-12|共4页
作者
张战胜; 李文亮;
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作者单位

郑州大学附属肿瘤医院核医学科河南郑州450000;

郑州大学附属肿瘤医院核医学科河南郑州450000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
单光子发射型计算机断层成像; 图像分割; 高斯混合模型; 自动识别;

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