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公开(公告)号：CN108986109B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810673056.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种序列化可视人体切片图像自动分割方法，包括以下步骤：S1：选取彩色器官切片图像的序列化图像；S2：运用基于优化能量函数的最小割算法对该图像进行前景区域和背景区域进行分割处理；S3：基于腐蚀算法提取该图像中前景区域的种子点图像；S4：基于细化算法提取该图像中背景区域的骨架图像；S5：根据前景区域的种子点和背景区域的骨架分割序列化图像的第二张图像。该方法结合交互式分割和序列化自动分割两种分割方式，既能降低分割的鲁棒性受医学图像复杂程度的影响，又能大大节省分割时间，在实现人体器官的分割提取、人体组织和其病变区域的定量分析等医学工作领域上具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN108986109A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810673056.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种序列化可视人体切片图像自动分割方法，包括以下步骤：S1：选取彩色器官切片图像的序列化图像；S2：运用基于优化能量函数的最小割算法对该图像进行前景区域和背景区域进行分割处理；S3：基于腐蚀算法提取该图像中前景区域的种子点图像；S4：基于细化算法提取该图像中背景区域的骨架图像；S5：根据前景区域的种子点和背景区域的骨架分割序列化图像的第二张图像。该方法结合交互式分割和序列化自动分割两种分割方式，既能降低分割的鲁棒性受医学图像复杂程度的影响，又能大大节省分割时间，在实现人体器官的分割提取、人体组织和其病变区域的定量分析等医学工作领域上具有十分重要的现实意义。
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