选择性的水平集分割使用模糊区域竞争

地区竞争水平集方法是增强选择性分割的任意组合

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更新2016年9月16日

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可变形模型和水平集方法对计算机图像分割都进行了广泛的调查。然而,医学图像分割是一个开放的挑战由于多元化生理学、病理学和成像模式。现有水平集方法受到一些固有的缺陷面对噪音,歧义和不均匀性。也是耐火控制水平集分割依赖于图像内容和演化策略。在这项研究中,提出了一套新的水平制定通过使用模糊区域竞争选择图像分割。它能够探测和跟踪选定的对象或图像组件的任意组合。我们所知,这个新配方应该第一个建议选择性分割的区域竞争的框架。
如果你认为这很有帮助,请列举:
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B.N. Li C.K.崔,萨达姆政权Ong t . Numano t . Washio k .本s . Chang s Venkatesh e .小林(2012)建模剪切模量分布与分段常数磁共振弹性成像水平集。磁共振成像(3)390 - 401。

李B.N. j .秦r . Wang x m . Wang李(2016)选择性水平集分割使用模糊区域竞争。IEEE访问4:4777 - 4788。
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引用作为

产品描述(2023)。选择性的水平集分割使用模糊区域竞争(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/59171-selective-level-set-segmentation-using-fuzzy-region-competition), MATLAB中央文件交换。检索

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