FCM和Level Set在医学影像分割中的应用

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目的探讨RGAC-M(改进的区域几何活动轮廓模型),用于更准确地分割医学图像。方法通过分析区域几何活动轮廓模型(RGAC)在医学图像分割中存在的缺陷,并对其区域项进行改进,提出了RGAC-M模型。该模型采用多种子初始化方式,降低了算法对初始条件的敏感性,同时也减少了人工干预。结果利用RGAC-M对多种脑组织(灰质、白质、脑脊液以及背景等)进行分割,取得了良好效果。结论 RGAC-M可减少图像分割的迭代次数,提高图像分割速度和图像质量。
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