【摘 要】
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该文根据脑部切片图像中白质的特点,将均方差因素引入传统分割方法,提出了一种改进的最大类间方差图像分割方法。采用连通域标记进行图像预分割,借助形态学的开运算进行滤波
【机 构】
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重庆大学生物工程学院,第三军医大学基础部
【基金项目】
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国家自然科学基金(60771025;30900323);中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS10231122)
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该文根据脑部切片图像中白质的特点,将均方差因素引入传统分割方法,提出了一种改进的最大类间方差图像分割方法。采用连通域标记进行图像预分割,借助形态学的开运算进行滤波处理,根据改进的最大类间方差分割原理进行白质提取。将该方法与传统最大类间方差法对序列脑切片的白质分割结果进行定性比较,并借助漏检率和误检率指标进行定量评估,发现两种方法的平均漏检率均约为0.03,平均误检率分别为0.251和0.026,表明该方法能够综合利用图像的区域特性和边缘特性,分割更加准确有效。
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