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1.
基于形态学重建滤波的脑部磁共振图像分割   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
在阐述形态学基本原理、形态学重建滤波原理和方法的基础上,提出了形态学交变序列重建滤波,并应用于脑部磁共振图像分割。试验结果表明,该方法能有效地滤除无用的信息而保留图像原始形状不变。再应用形态学梯度运算、测地距离和流域变换方法就能准确地分割出脑部磁共振图像的头盖骨和脑膜。  相似文献   
2.
为了更好地解决心电信号的采集和处理问题,设计了以高性能DSP芯片TMS320C32x为核心心电信号的采集记录系统,对心电信号的放大、滤波部分的硬件设计进行了重点研究并针对实际应用设计了检测电路,以C语言为基础设计了系统软件和针对于心电信号处理的自适应滤波器,实践证明该系统能很好地完成对心电信号的采集、滤波和记录。  相似文献   
3.
腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。  相似文献   
4.
5.
针对现有超像素分割方法无法自动确定合适的超像素数目,以及难以有效贴合图像目标边界等问题,该文提出一种新的利用局部信息进行多层级简单线性迭代聚类的图像超像素分割方法。首先,运用基于局部信息的简单线性迭代聚类(LI-SLIC)对原始图像进行超像素初分割,然后,根据超像素的色彩标准差对其进行自适应多层级迭代分割,直至每个超像素块的色彩标准差小于预设阈值,最后,利用相邻超像素间的色彩差异对过分割的超像素进行合并。为验证方法的有效性,该文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共数据库作为实验数据集,并与其他多种超像素分割方法进行了比较。实验结果表明,该文提出的超像素分割方法能更精确贴合图像目标边界,有效抑制图像过分割和欠分割。  相似文献   
6.
一种基于概念信息量的相似度传播算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
相似度传播在本体概念相似度计算中有着非常重要的作用.然而,目前常见的相似度传播算法大都采用了固定比例的相似度传播值,没有对相似度转播值进行合理的定量分析.针对此问题,提出了基于概念信息量的相似度传播算法,该算法根据匹配节点的概念信息量大小来判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播.理论分析与实验结果证明了该算法是有效的.  相似文献   
7.
在跨时钟域传递数据的系统中,常采用异步FIFO(First In First Out,先进先出队列)口来缓冲传输的数据,以克服亚稳态产生的错误,保证数据的正确传输。但由于常规异步FIFO模块中的RAM存储器读写寻址指针常采用格雷码计数器以及“空满”控制逻辑的存在,将使通过这两个模块的信号通路延时对整个模块的工作频率造成制约。提出了一种在FPGA内实现高速异步FIFO的方法,该方法针对不可能产生满信号的高频系统,通过省略“满”信号产生模块和多余的存储器位深来简化常规的FIFO模块,而只保留“空”信号产生模块。仿真和综合设计结果表明,整个模块的工作频率得到一定提高。  相似文献   
8.
基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法.以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题.根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量...  相似文献   
9.
李安喜  赵于前 《工业计量》2009,19(6):41-41,43
文章中介绍的方法适用于对新制造、使用中和修理后的各类心电监护仪进行检定时电压测量结果的不确定度的评定和分析。  相似文献   
10.
腹部 CT图像肾脏自动分割方法研究 *   总被引:3,自引:1,他引:2  
肾脏分割 ;腹部 CT图像 ; OTSU;区域标记 ;区域生长  相似文献   
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