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基于改进水平集方法的Micro-CT鼠脑三维自动化分割: 2012年; 目的提出一种基于改进水平集方法,能对Micro-CT鼠脑图像进行有效分割的自动化方法。方法首先利用模糊C均值聚类方法,并结合阈值分割和形态学方法自动设置水平集三维初始表面轮廓;其次使用梯度矢量流增强水平集在窄细等复杂结构处的演化能力;最后提出一种判断演化表面轮廓附近平均带宽能量是否达到最大化来设定停止条件;最终自动化获得准确分割的结果。采用基于区域法的评价方法,计算两个对应区域的重叠比例来验证该方法的改善效果。结果利用以上方法分别对3例大鼠图像和3例小鼠图像进行测试,以重叠比例来衡量准确率分别在88.3%和87.4%,与已有的经典方法相比,平均准确度分别提高了33%和6.7%。平均处理时间分别为8min和4min。结论本方法被证明能有效应用于Micro-CT图像中鼠脑组织的分割和提取,在准确性和便捷性上都有较大改进。; 陈诗烨王成郑秀娟; 关键词：鼠脑水平集模糊C均值聚类梯度矢量流

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中国博士后科学基金(20110490741)