【摘 要】
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针对腹部器官边缘模糊、形状差异大、小样本集合难建立统计模型等问题，提出了基于多分辨率统计集成模型和曲面缺失数据恢复的混合图像分割算法。该算法根据器官模型的纹理特征
【机 构】
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西北大学信息技术学院,香港城市大学计算机科学系
【基金项目】
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中国博士后科学基金项目(20070421126);陕西省教育厅科学研究计划项目(07JK381)
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针对腹部器官边缘模糊、形状差异大、小样本集合难建立统计模型等问题，提出了基于多分辨率统计集成模型和曲面缺失数据恢复的混合图像分割算法。该算法根据器官模型的纹理特征，建立外观轮廓模型；并定义标志点自信度。对于自信度较高的点，使用基于主动图像搜索和模型变形的方法进行分割；将自信度较低的点视为未知点，利用统计模型和自信度高的已知点进行数据恢复。实验结果表明，该混合算法可成功地降低器官分割的平均误差。
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