| 一种新的肝肿瘤CT图像分割方法 |
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| 引用本文： | 陈灵娜,罗扬,陈增科.一种新的肝肿瘤CT图像分割方法[J].计算机工程与应用,2009,45(34):222-224. |
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| 作者姓名： | 陈灵娜 罗扬 陈增科 |
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| 作者单位： | 南华大学 计算机学院，湖南 衡阳 421001 |
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| 基金项目： | 湖南省卫生厅基金项目 |
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| 摘 要： | 传统的分割方法难以实现医学图像准确地分割，提出了基于最大信息熵原理的医学图像分割方法。该方法集成了阈值分割、边界跟踪和数学形态学，提高了分割的精度和速度。分析和实验结果表明，采用该方法对肝肿瘤CT图像进行分割时，能自动准确地提取出医生感兴趣的区域。
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| 关 键 词： | 医学图像分割 最大熵原理 阈值分割 边界跟踪 数学形态学 |
| 收稿时间： | 2008-7-4 |
| 修稿时间： | 2008-10-6
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New method on liver tumor CT image segmentation |
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| CHEN Ling-na,LUO Yang,CHEN Zeng-ke.New method on liver tumor CT image segmentation[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(34):222-224. |
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| Authors: | CHEN Ling-na LUO Yang CHEN Zeng-ke |
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| Affiliation: | Department of Computer Science and Technology，University of South China，Hengyang，Hunan 421001，China |
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| Abstract: | Traditional segmentation methods can not realize true medical image segmentation，therefore a new approach of medical image segmentation based on principle of maximum entropy is presented in this paper.The method uses threshold segmentation，boundary tracking and mathematical morphology in a comprehensive way，and it improves the speed and accuracy of segmentation.Analysis and experiment prove that this method can extract Regions Of Interest（ROI） in the liver tumor CT images. |
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| Keywords: | medical image segmentation principle of maximum entropy threshold segmentation contour tracking mathematical morphology |
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