針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像ROI提取的醫(yī)學(xué)圖像分割研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)位研究生)題目：釷過醫(yī)堂圖堡RQ蘭握亟鮑醫(yī)堂圖傻僉主墮盟究作者：王注學(xué)科專業(yè)：值!曼量通信王猩指導(dǎo)教師：拯重臣旦2007年3月AbstractMedicalimageisusuallyconstitutedbyROI(RegionOfInterest)andthebackgroundComparedwiththebackground，ROIcontainsimportantdiagnosisinformati

2、on，whoseareamaybesmallButithasgreatsignificanceinthedoctor’Sdiagnosis，clinicaltreatmentandpathologicanalysisIfROIisdescribedwithmistakes，thecostwillbegreatThus，theextractionofROIofmedicalimagebecomesapressingdemandThispa

3、perfocusesonthemedicalimagesegmentationalgorithmbasedonfuzzyconnectedness，andanalyzestheprinciplesindetailTheresearchworkandinnovationsofthispaperincludethefollowingareas：1Thispaperreviewsthemedicalimagesegmentationtechn

4、iques，andintroducedthetheoreticalbasis，flowadvantagesanddisadvantages，relationshipsabouttraditionalsegmentationmethodsandsegmentationmethodsbasedonsomespecialtheories，suchasmathematicalmorphologyneuralnetworks，fractalthe

5、ory，wavelets，statistics，fuzzytheoryandSOon2Thispaperstudiestheflowsofsegmentationalgorithmsbasedonthefuzzyconncectednessandtherelativefuzzyeonncectedness，andcomparesonewiththeotheL3Thefuzzyrelationsarecalculatedforeachpa

6、irofpixelsinallpathsbeginningseedandendingtargetinthetraditionalsegmentationalgorithmbasedonfuzzyconnectednessThisprocessisverytediousTosolvethisproblem，thefuzzyconnectednessalgorithmisanalyzedandimprovedAnimprovedfastse

7、gmentationalgorithmbasedontherelativefuzzyconnectednessisproposedComparedwiththetraditionalalgorithm，thisalgorithmincreasesthecomputingefficiencywithoutaffectingthesegmentationprecisionKeyword：ROI，MedicalImageSegmentatio

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