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基于改进区域生长法分割CT图像肝肿瘤的研究: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2024年第10期32卷 180-185页; 作者：陈宗桂陆思璇董晓军张英俊湖南医药学院医学院湖南怀化418000 湖南省直中医院湖南株洲412008; 针对腹部内存在组织器官多、解剖结构复杂、组织器官边界模糊等特点,该文提出改进区域生长法分割CT图像肝肿瘤。算法根据肝肿瘤CT值与正常肝组织CT值差异遍历整幅图像预判种子点位置。种子区域的生长结合局部区域像素的均值和局部区域...; 针对腹部内存在组织器官多、解剖结构复杂、组织器官边界模糊等特点,该文提出改进区域生长法分割CT图像肝肿瘤。算法根据肝肿瘤CT值与正常肝组织CT值差异遍历整幅图像预判种子点位置。种子区域的生长结合局部区域像素的均值和局部区域像素梯度均值。通过对不同类型的CT图像肝肿瘤进行分割,并以面积迭代度和误分率评判分割效果。研究结果表明,改进算法的面积迭代度是0.98±0.16、误分率是0.08±0.03,明显高于传统区域分割法(面积迭代度是0.78±0.32、误分率是0.35±0.18)。因此,改进区域生长法可以较好地实现肝组织中感兴趣区域的提取,并保持肝组织的完整,为后续肝脏肿瘤的三维重构和外科手术治疗提供准确的临床数据。; 来源：详细信息评论

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