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Image-segmentation.rar
图像的阈值分割。利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。
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T-Snake-model-for-image-segmentation.rar
，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜
索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优
化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的更精确的分割。将其应用于左心室MRI图像
的分割，取得了较好的效果。
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Medical-Image-Segmentation.rar
基于Snake模型的图像分割技术是近年来图像处理领域的研究热点之一。Snake模型承载上层先验知识并融合
了图像的底层特征，针对医学图像的特殊性，能有效地应用于医学图像的分割中。本文对各种基于Snake模型的改进算法和
进化模型进行了研究，并重点梳理了最新的研究成果，以利于把握基于Snake模型的医学图像分割方法的脉络和发展方向。。
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MR-image-segmentation.rar
对MR脑肿瘤图像进行分割,并对分割的结果进行矩描述。方法 在分析当前常用的医学图像分割方法
的基础上,提出一种基于形变模型的医学图像分割方法,并给出了相应的理论算法模型和实现步骤,最后用Visual C ++
6·0编程,并对MR脑肿瘤图像进行分割实验
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Automatic-segmentation.rar
在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速
去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最
优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方
法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。
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hippocampal-segmentation.rar
阿尔茨海默病目前在临床上的诊断标准就是判断是否发生了海马体积上变异，该病的程度与海马体积的萎缩量有着密切的关系。
分水岭算法最大的缺陷是过分割问题比较严重，利用分水线处能量值最小的理论，可以调整分水岭算法获得的轮廓，限制过分割。
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