《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于生成模型約束的GraphCuts標簽融合算法

Generating model constraints graph cuts label Fusion algorithm

免費全文下載 (已被下載 次)  
獲取PDF全文
作者 張令順,馬瑜,蘆玥,王文娜,申旺發
機構 寧夏大學 物理與電子電氣工程學院;寧夏大學
統計 摘要被查看 次,已被下載
摘要 人腦磁共振圖像(magnetic resonance imaging,MRI)分割算法易受圖譜錯誤標簽的影響,為減少錯誤標簽對標簽融合準確度的影響,提高人腦磁共振圖像的分割精度,在圖譜預選階段采用梯度信息和互信息篩選出相似性較大的圖譜圖像,標簽融合階段提出利用生成模型(generative model,GM)約束的Graph Cuts標簽融合方法,快速準確地分割出人腦海馬體結構。與其他的標簽融合方法對比,提出算法具有更高的分割精度。
關鍵詞 圖譜篩選;標簽融合;Graph Cuts;海馬體分割
基金項目 寧夏自然科學基金資助項目(NZ16009)
寧夏高等學??茖W研究項目(NGY2016015)
2018年寧夏研究生教育教學改革研究與實踐項目(YJG201811)
寧夏大學研究生創新研究項目(GIP2018071)
本文URL http://www.oirznw.live/article/02-2020-07-059.html
收稿日期
修回日期
頁碼 -
中圖分類號 TP391.41
文獻標志碼
水果机返水 江西十一选五一定牛手机版 广西十一选五分布走势图一定牛 福建36选7走势图 比较真实的强迫av番号 山东群英会今日开奖查询 广西快乐双彩24选7开奖号 中小盘股票推荐 福彩3d带线坐标走势图 全球体育比分 积分 江苏快3杀码 云南11选5专家推荐 3d十位杀码 足球比分悬殊 p3试机号金码关注对应 湖北十一选五开奖结果基本走势图 福建体彩31选7预测大师