【摘 要】
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该文提出直接以医学图象中电子密度值作为特征值的新的观点,采用Otsu阈值化算法对头部CT图象进行自动分割和外轮廓的边界跟踪提取,对肺部CT图象的右胸腔进行半自动分割及其边
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该文提出直接以医学图象中电子密度值作为特征值的新的观点,采用Otsu阈值化算法对头部CT图象进行自动分割和外轮廓的边界跟踪提取,对肺部CT图象的右胸腔进行半自动分割及其边界跟踪提取.该文采用了表面绘制方法.表面绘制有多种算法,但各种算法的不同点仅在于所采用的近仪表面的几何单元不同或几何单元尺度的选择不同.其中的连接轮廓线法,是以轮廓线点为顶点的三角形将每层的轮廓线连接起来,从而拼接出物体表面.该算法中的难点在于两相邻层轮廓线对应点的确定和连接.在三维重建过程中,该文首先利用分割提取出的CT和MRI有序外轮廓点,采用等距离采样,形成平滑均匀的2D轮廓点.同时根据非凸轮廓线重建中出现的问题,采用非凸轮廓线变换为凸轮廓线后再进行重建的算法,成功的重建了头部CT图象和头部MRI图象的三维图.这些工作为以后医学数据可视化研究打下了坚实的基础.
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