A unified level set framework utilizing parameter priors for medical image segmentation

Image segmentation plays an important role in many medical imaging systems, yet in complex circumstances it remains an open problem. One of the main difficulties is the intensity inhomogeneity in an image. In order to tackle this problem, we first introduce a region-based level set segmentation framework to unify the traditional global and local methods. We then propose two novel parameter priors, i.e., the local order regularization and interactive regularization, and then utilize them as the constraints of the objective energy function. The objective energy function is finally minimized via a level set evolution process to achieve image segmentation. Extensive experiments show that the proposed approach has gained significant improvements in both accuracy and efficiency over the state-of-the-art methods.     

Liver Segmentation Technique for CT Images Based on Statistical Analysis

This article presented the automatic diagnosis of liver pathologies and its 3D volume rendering. The first and fundamental step in all these studies is the automatic liver segmentation, which is still an open problem. In this thesis, two automatic methods are described to segment the liver from abdominal CT image data. The first step is image enhancement. Secondly, texture analysis is using standard statistical measures, finally it is a rough mask to segment the liver.     

Logistics Customer Segmentation Modeling on Attribute Reduction and K-Means Clustering

To develop logistics customers＇ potential demands for logistics services, and raise the level of logistics enterprise services, the research for customer segmentation has become a primitive work of logistics enterprises in order to run a differentiated customers＇ marketing. Through the use of clustering algorithm, this paper presented a segmentation modeling for differentiating customers in logistics industry. Firstly, based on attribute reduction, redundant properties were simplified in the complex data mining under variable parameters in order to improve the quality and efficiency of the modeling, and then the customer segmentation model was constructed through unsupervised clustering K-Means algorithm. It was verified that the logistics users have the obvious differentiation of characteristics by using the cluster model. And a logistics enterprise achieved significant benefits with application of the model in the differentiated data service marketing.     

基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法

提出了一种交互式的快速图像分割方法.该方法通过使用高斯超像素来构建Graph cuts模型以实现加速.首先,利用融合了边缘置信度的快速均值漂移算法,将原始图像高效地预分割为多个具有准确边界的同质区域,并将这些区域描述为超像素,用于构建精简的加权图.然后,使用区域的彩色高斯统计对超像素进行特征描述,并在信息论空间中对高斯...     

基于图割的图像分割方法及其新进展

鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.     

图像分割的自适应交互核图割模型

为了克服图割模型算法在实现图像分割时需要人为选定参数,以及图割模型可能会陷入局部最小值的不足,考虑到交互图割是一种灵活的全局最优算法,提出了基于EM方法的交互核图割算法。数据映射到核空间,构造了新的目标函数,这样可以更有效地解决分类分割问题;为了估计交互图割所需要的参数以及图割算法所需要的各种阈值,采用EM算法来估计这些参数,避免人为随机选取可能造成的不利影响,因而该方法是一种自适应的分割算法。实验结果表明,相对于交互图割算法,该算法分割合成图像时具有更低的误分率,处理光学等图像时,分割结果更准确,保留图像细节信息的能力更强。     

运用有向图进行中文分词研究

首先说明了分词在中文信息处理中的作用,然后介绍了分词系统中的关键技术。提出了一种基于有向图的中文分词算法,该算法首先构造中文分词有向图,然后计算中文分词有向图中所有可能的切分路径,最后利用了最少分词原则、汉字之间的互信息和词语的频率等信息给中文分词有向图中的每条切分路径打分,分数最高的路径就对应正确的切分结果。开放测试结果表明分词精确率可达90%以上。     

基于图割和模糊连接度的交互式舰船红外图像分割方法

针对舰船红外图像分割中的低对比度、边缘模糊和目标灰度不均匀问题, 提出了基于图割和模糊连接度的交互式图像分割方法. 交互方式为矩形笔刷, 选择目标和背景种子点. 分割方法为基于图割的图像分割方法, 引入模糊连接度来计算图割的似然能, 给出了模糊连接度权重的自动确定方法, 提出了基于直方图分解的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)成分个数和参数估计方法. 仿真结果表明, 新方法可实现各种复杂环境下舰船红外图像目标的有效分割.     

基于超像素的多主体图像交互分割

目的 为解决多主体图像的交互分割问题,在保证分割效果的前提上,提高分割的效率,达到实时交互修改分割结果的目的, 提出基于超像素的图像多主体交互分割算法.方法 基于图像的超像素构造一个多层流网络,利用用户交互绘制的简单笔画给出多主体分割的指导信息.流网络的边权值保证利用图割算法将图像分割成多个部分后,每个部分代表图像的一个主体.允许用户交互给出标记,实时修改分割结果,直到得到满意的多主体分割.结果 通过实验显示,本文方法能得到的满意多主体分割结果,而且时间效率较高.对分辨率为449×275的图像,算法能在1 s内给出结果,满足实时修改的要求.结论 基于超像素建立的图规模较小,能大大减少图割算法的运行时间,达到用户实时交互添加新笔画信息,交互地修正分割结果的目的.利用超像素的边界信息,用户只需输入比较简单的笔画信息,分割算法就能得到正确的多主体分割结果.     

基于局部渐进图割的印刷电路板图像分割

针对图割算法对灰度不一致且结构复杂的印刷电路板(PCB)图像不能有效分割的情况,提出一种新的交互式局部渐进图割方法。通过分析用户交互过程中提供的信息生成局部约束能量项,并将其融入图割模型中,其中局部约束能量项依据用户添加的种子点的位置、类型以及与前一次分割结果的相对位置等信息自适应地生成。通过对多组锥束计算机断层成像(CBCT)系统采集的PCB图像进行分割实验,结果表明与经典的图割算法相比,所提方法能得到更准确的分割结果、更好的可控性及用户体验     

Property analysis of logic Petri nets by marking reachability graphs

Logic Petri nets （LPNs） are suitable to describe and analyze batch processing functions and passing value indeterminacy in cooperative systems. To investigate the dynamic properties of LPNs directly, a new method for analyzing LPNs is proposed based on marking reachability graphs in this paper. Enabled conditions of transitions are obtained and a marking reachability graph is constructed. All reach- able markings can be obtained based on the graph; the fairness and reversibility of LPNs are analyzed. Moreover, the computing complexity of the enabled conditions and reachable markings can be reduced by this method. The advantages of the proposed method are illustrated by examples and analysis.     

Detection of semantically similar code

The traditional similar code detection approaches are limited in detecting semantically similar codes, impeding their applications in practice. In this paper, we have improved the traditional metrics-based approach as well as the graph- based approach and presented a metrics-based and graph- based combined approach. First, source codes are represented as augmented system dependence graphs. Then, metrics- based candidate similar code extraction is performed to filter out most of the dissimilar code pairs so as to lower the computational complexity. After that, code normalization is performed on the candidate similar codes to remove code variations so as to detect similar code at the semantic level. Finally, program matching is performed on the normalized control dependence trees to output semantically similar codes. Experiment results show that our approach can detect similar codes with code variations, and it can be applied to large software.     

医学图像图深度学习分割算法综述

精准分割医学图像中的器官或病灶,是医学图像智能分析领域的重要难题,其在临床上对于疾病的辅助诊疗有着重要应用价值。在解决医学图像信息表征及对非欧空间生理组织结构准确建模等挑战性问题方面,基于图深度学习的医学图像分割技术取得了重要突破,展现出显著的信息特征提取及表征优势,可获得更为精准的分割结果,已成为该领域新兴研究热点。为更好促进医学图像图深度学习分割算法的研究发展,对该领域的技术进展及应用现状做了系统的梳理总结。介绍了图的定义及图卷积网络的基本结构,详细阐述了谱图卷积和空域图卷积操作。根据GCN结合残差模块、注意力机制模块及学习模块三种技术结构模式,归纳并总结了其在医学图像分割中的研究进展。对图深度学习算法在医学图像分割领域的应用和发展做了概要总结和展望,为该领域的技术发展提供参考和新的研究思路。     

基于K-means和图割的脑部MRI分割算法

为了克服原始图割算法在用户选定的像素种子点较少情况下,目标边界容易出现错分这一现象,本文提出了基于K-means和图割(Graph cut,GC)算法相结合的交互式K-均值图割（K-means and graph cut,KMGC）算法,对脑部核磁共振图像（Magnetic resonance image,MRI） 进行交互式操作,该算法通过K-means聚类,对脑部MRI的灰度不均匀性进行了处理,在此基础上,再使用图割算法进一步对脑部MRI进行细化,从而达到有效地分割脑白质和脑 灰质的目的。本文分别在仿真和真实的脑部MRI数据上进行了大量的实验,分别从定量分析和定性分析两个角度对实验结果进行了分析,并与其他分割算法进行了对比,对比实验结果标明,KMGC算法能够有效地对脑部MRI进行分割,并在分割效果上优于其他算法。     

基于图论的图像分割研究进展

基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。论文对图论方法用于图像分割的基本理论进行了简要介绍,并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行了综述。     

蒙古语词法分析的有向图模型

我们为蒙古语词法分析建立了一种生成式的概率统计模型。该模型将蒙古语语句的词法分析结果描述为有向图结构,图中节点表示分析结果中的词干、词缀及其相应标注,而边则表示节点之间的转移或生成关系。特别地,在本工作中我们刻画了词干到词干转移概率、词缀到词缀转移概率、词干到词缀生成概率、相应的标注之间的三种转移或生成概率,以及词干或词缀到相应标注相互生成概率。以内蒙古大学开发的20万词规模的三级标注人工语料库为训练数据,该模型取得了词级切分正确率95.1%,词级联合切分与标注正确率93%的成绩。     

基于图论Isoperimetric算法的岩心图像分割

基于图论的图像分割算法是当前图像分割领域研究的热点,其中归一化分割（Ncut）是一种典型的图论分割算法。但Ncut分割的速度慢,分割结果容易受图像的噪声和虚假边缘的影响,难以应用到实际。为此,提出一种基于图论的等周（Isoperimetric）改进分割算法。该算法使用解线性方程的方法代替解特征向量的方法、用4-邻接的方法代替全连接,避免了复杂的空间滤波。该算法运用到岩心图像分割中,提高了分割的效率,取得了较好的分割效果。     

基于超像素和随机游走的交互式分割算法

交互式图像分割通过先验信息指导获取图像中人们感兴趣的部分,但是现有算法无法在效率和精度上实现平衡,为了解决此问题,提出了一种基于超像素和随机游走的快速交互式分割算法（random walk on superpixel,SPRW）。首先,将图像预分割为具有局部相似性的超像素区域,使用像素颜色均值对超像素区域表示;其次,根据人工标记的先验信息建立F-B图结构,扩展随机游走的范围,并使用随机游走的方法求解,获得硬分割结果;最后,针对分割结果的边界不光滑问题,提出改进的抠图算法（fast robust matting,FRB）进行二次处理,得到软分割结果。在BSD500和MSRC数据集上的实验证实,所提出的硬分割方法与其他算法在时间和平均交并比等指标上有较大优势;在Alpha Matting数据集上的实验充分证实所提出的软算法在提高效率的同时精度也有一定的提升;此外,在生活照更换背景的实验上展现了该算法的应用价值。     

基于多线索动态融合的交互式图像分割

为了使图像分割效果稳定和提高分割算法的普适性,提出了一种利用多线索动态融合进行图像分割的方法,该方法首先将图像中的颜色信息、纹理信息、空间信息、边界信息融合到一个条件随机场模型中,用于图像分割;然后在对特定图像进行分割时,由于该模型能够利用用户在分割前标定的前景和背景信息来建立一种衡量概率分布估计可靠性的标准,并可通过该标准来组合条件随机场中的相关能量项,使它们能够根据图像的内在属性进行动态融合,从而提高了条件随机场图像分割的自适应性。实验结果表明,该方法分割效果稳定、普适性强,对一般的自然图像均能得到较好的分割效果。