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基于医学影像计算机辅助诊断的分割方法

         

摘要

本文在综合介绍目前基于医学影像的计算机辅助诊断(MICAD)研究工作的基础上,重点分析了MICAD主要使用的图像分析和处理技术.作为例子重点介绍了MICAD对图像分割的要求,介绍了目前我们正在开展的最小近邻算法(KNN)和模糊最小紧邻算法(FKNN)进行图像分割的工作,并提出了如何用相邻像素的信息,进一步提高分割的准确性的思路,为后面的计算机自动识别提供依据.而计算机自动识别是基于医学影像的计算机辅助诊断过程自动化的基础.

著录项

  • 来源
    《中国医学物理学杂志》 |2003年第2期|83-86|共4页
  • 作者单位

    北京市医学物理和工程重点实验室、北京大学重离子物理研究所,肿瘤物理诊疗技术研究中心,北京,100871;

    北京市医学物理和工程重点实验室、北京大学重离子物理研究所,肿瘤物理诊疗技术研究中心,北京,100871;

    北京市医学物理和工程重点实验室、北京大学重离子物理研究所,肿瘤物理诊疗技术研究中心,北京,100871;

    日本秋田县立大学,电子与信息系统系,秋田本庄市,日本,015-0055;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 R318:TP391.72:O17;
  • 关键词

    图像分割; MICAD; 基于混合的分割; 图像处理;

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