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宣晓  廖庆敏 《计算机工程》2008,34(9):189-191
对脑部磁共振图像中肿瘤的自动分割,有助于了解疾病特征和制定手术方案,评价治疗效果。该文通过提取基于灰度统计、对称性、纹理等的特征,结合AdaBoost方法,利用计算机进行自动脑肿瘤分割。该方法综合利用了磁共振(MR)各加权图像的信息和大脑解剖结构的知识,以及AdaBoost算法的特征选择能力。在20帧带有肿瘤的MR图像上进行实验,得到了96.82%的分类准确率。  相似文献   
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