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改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用

高岩 王博亮

厦门大学学报(自然科学版)2012,Vol.51Issue(4):701-703,3.
厦门大学学报(自然科学版)2012,Vol.51Issue(4):701-703,3.

改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用

An Improved Region Growing Algorithm and Its Applications in Kidney Segmentation

高岩 1王博亮1

作者信息

  • 1. 厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005
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摘要

Abstract

An improved region growing algorithm for automatic segmentation kidney from abdominal CT image is proposed. Compared to original region growing method, this method automatically selected initial seed-pixels and is robust to the order of region growing. Firstly,computing the neighbor similarity factor CNSF) based on local histogram of each pixel and spatial information of local pixels. Then,building the criteria of initial seed-pixels,region growth and region growing termination based on NSF. Finally,MIC-CAI metrics are adopted to measure the segmentation accuracy. Experimental results demonstrated the performance of method.

关键词

图像分割/直方图特征/区域生长/邻域相似性指标

Key words

image segmentation/histogram features/region growing/neighbor similarity factor

分类

医药卫生

引用本文复制引用

高岩,王博亮..改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用[J].厦门大学学报(自然科学版),2012,51(4):701-703,3.

基金项目

国家自然科学基金项目(30770561,61071151,61102137) (30770561,61071151,61102137)

厦门大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

0438-0479

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