基于粗糙集理論的醫(yī)學(xué)圖像分割.doc
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基于粗糙集理論的醫(yī)學(xué)圖像分割,摘要 醫(yī)學(xué)圖像在臨床診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用，然而由于人體解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、軟組織的不規(guī)則性，以及成像質(zhì)量受到多種因素的影響，使得醫(yī)學(xué)圖像理解和分析成為一個難點。準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)圖像分割，是解決此難點的關(guān)鍵因素之一。圖像分割的目的是為了在對象層次上訪問醫(yī)學(xué)圖像、描述醫(yī)學(xué)圖像的解剖結(jié)構(gòu)和提取感興...
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基于粗糙集理論的醫(yī)學(xué)圖像分割
摘要 醫(yī)學(xué)圖像在臨床診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用，然而由于人體解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、軟組織的不規(guī)則性，以及成像質(zhì)量受到多種因素的影響，使得醫(yī)學(xué)圖像理解和分析成為一個難點。準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)圖像分割，是解決此難點的關(guān)鍵因素之一。圖像分割的目的是為了在對象層次上訪問醫(yī)學(xué)圖像、描述醫(yī)學(xué)圖像的解剖結(jié)構(gòu)和提取感興趣區(qū)域，對組織體積測量，疾病診斷和計算法輔助的手術(shù)起著關(guān)鍵的作用。
粗糙集理論是一種處理不確定性問題的重要工具，其優(yōu)點在于不需要任何的先驗知識。圖像分割實質(zhì)上可看作是一個對圖像各像素進(jìn)行劃分問題，將粗糙集應(yīng)用其中，主要是將圖像視為一個知識系統(tǒng)，以優(yōu)化原有分割算法。
目前有多種醫(yī)學(xué)圖像分割方法，分割方法可以大致分為基于邊緣探測和區(qū)域提取兩類。然而現(xiàn)有的圖像直方圖粗糙集分割方法僅僅考慮了灰度的統(tǒng)計信息，沒有考慮空間相關(guān)性；此外，因直方圖的不光滑性，存在許多“偽局部最小值”的閾值，導(dǎo)致圖像容易出現(xiàn)過分割。為此，我們提出了基于局部多項式粗糙
