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资源说明：针对测地线活动轮廓(geodesic active contour，GAC)模型轮廓演化速度慢的问题，构造一个区域灰度相似性信.息项，对GAC模型的能量泛函进行改进，加快轮廓演化速度，将其用于肺部薄扫cT(computed tomography)图像序列中.肺实质的自动分割。采用基于Nystrom逼近的谱聚类算法分割CT图像序列中间位置cT中的肺实质，计算其灰度均值与.标准差，构造区域灰度相似性信息项，以分割好的肺实质轮廓作为初始轮廓，分别从上下两个方向采用改进了能量泛函的.GAC模型实现其它切片中肺实质的分割。实验结果表明，该方法能够较好实现肺实质的自动分割，与医师分割结果的重合.率可达94．83％，时间消耗较少。
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