【摘 要】
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由于核磁共振成像(MRI,magnetic resonance imaging)模糊、灰度不均,使得脑肿瘤图像分割精确度不高,给出了一种贝叶斯优化的自适应RSF模型.传统RSF模型的水平集分割性能受初
【机 构】
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西安工程大学计算机学院,西安工程大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(11501436);陕西省教育厅科研计划项目(16JK1326);西安工程大学博士科研启动基金(BS1420)
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由于核磁共振成像(MRI,magnetic resonance imaging)模糊、灰度不均,使得脑肿瘤图像分割精确度不高,给出了一种贝叶斯优化的自适应RSF模型.传统RSF模型的水平集分割性能受初始化和控制参数影响较大,需要大量人工干预,限制了其在实际中的应用.利用贝叶斯估计的自适应性,自动提取初始轮廓,并用于RSF模型细分割脑肿瘤图像,得到了一种脑肿瘤MRI图像分割新方法.结果表明,实验采用Jaccard系数和分割时间评估分割方法的精度和效率,与RSF-mean shift方法相比,其分割精度提高20%以上,分割效率提高32%以上.
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