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肺实质CT图像细化分割
被引量:
7
1
作者
曲彦
魏本征
+2 位作者
尹义龙
楚
陪陪
丛金玉
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期137-145,共9页
目的由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法该算法充分利用肺部CT图像的灰...
目的由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征,同时为了正确标记超像素的分类,引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题,它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管,然后利用形态学知识去除肺部的分支血管。结果在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征,使得肺实质分割的准确率提高了0.8%。同时,算法准确率提高到99.46%。结论实验结果表明,本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割,结果准确适用。该算法鲁棒性好、速度快,是一种精确有效的自动肺实质分割方法。
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关键词
肺实质分割
超像素
CT图像
模糊C均值聚类
细化分割
原文传递
基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法
被引量:
4
2
作者
楚
陪陪
魏本征
+2 位作者
曲彦
杨凯
尹义龙
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第3期332-339,共8页
基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超...
基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。
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关键词
CT图像
超像素
灰度共生矩阵
纹理特征
随机森林
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职称材料
题名
肺实质CT图像细化分割
被引量:
7
1
作者
曲彦
魏本征
尹义龙
楚
陪陪
丛金玉
机构
山东中医药大学理工学院
山东大学计算机科学与技术学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期137-145,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U1201258
61572300)
+3 种基金
山东省自然科学基金项目(ZR2015FM010)
山东高等学校科技计划项目(J15LN20)
山东省医药卫生科技发展计划项目(2016WSO577)
山东省中医药科技发展计划项目(2015-026)~~
文摘
目的由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征,同时为了正确标记超像素的分类,引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题,它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管,然后利用形态学知识去除肺部的分支血管。结果在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征,使得肺实质分割的准确率提高了0.8%。同时,算法准确率提高到99.46%。结论实验结果表明,本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割,结果准确适用。该算法鲁棒性好、速度快,是一种精确有效的自动肺实质分割方法。
关键词
肺实质分割
超像素
CT图像
模糊C均值聚类
细化分割
Keywords
lung parenchyma segmentation
superpixel
CT image
fuzzy C-means clustering
refining segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法
被引量:
4
2
作者
楚
陪陪
魏本征
曲彦
杨凯
尹义龙
机构
山东中医药大学理工学院
山东大学计算机科学与技术学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第3期332-339,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572300)
国家自然科学基金-广东省联合基金重点资助项目(U1201258)
+1 种基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2015FM010)
山东高校科技计划资助项目(J15LN20)
文摘
基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。
关键词
CT图像
超像素
灰度共生矩阵
纹理特征
随机森林
Keywords
CT image
super pixel
gray level co-occurrence matrix
texture feature
random forest
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肺实质CT图像细化分割
曲彦
魏本征
尹义龙
楚
陪陪
丛金玉
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2017
7
原文传递
2
基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法
楚
陪陪
魏本征
曲彦
杨凯
尹义龙
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
4
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职称材料
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参考文献
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