【摘 要】
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由于肺癌PET成像质量较低且待分割区域边界没有明显的灰度差,使得基于颜色特征的图像分割算法不能做到有效分割。提出了结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法。首先,
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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由于肺癌PET成像质量较低且待分割区域边界没有明显的灰度差,使得基于颜色特征的图像分割算法不能做到有效分割。提出了结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法。首先,将原始的肺癌PET图像根据彩色查找表生成对应的伪彩图;然后,使用改进的上下文感知模型获得伪彩图对应的显著图,并采用大津法对显著图进行二值化处理,初始化显著图的分割区域;最后,使用改进的Grab Cut算法迭代分割图像。算法应用于肺癌的PET图像分割。实验结果表明,该算法有效提升肺癌PET图像的分割效率、提升分割精度,取消Grab Cut算法
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