检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川大学计算机学院,四川成都610065 [2]四川大学生物医学工程中心,四川成都610065
出 处:《计算机应用》2002年第8期20-22,共3页journal of Computer Applications
基 金:国家自然科学基金重要项目 (编号 :69631 0 2 0 )
摘 要:图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域 ,从而有助于诊断 ,所以它在生物医学图像的应用中起着非常重要的作用。文中介绍了过去二十多年生物医学图像分割在不同时期和阶段的发展状况 ;总结了现今被广泛使用的一些自动和半自动的分割方法 ,重点放在各种方法对于医学图像应用的优点和不足之处上 ,揭示了各方法的适用范围和应用重点 ;Image segmentation is the method to delineate anatomic structures or other interested regions automatically or semi-automatically, which is helpful to diagnosis and plays a crucial role in many medical imaging applications. This paper present the progress of medical image segmentation over two decades; evaluate current widely used methods, which focus on the advantages and disadvantages of each method; and conclude with a discussion on the future and the challenge ahead.
关 键 词:图像分割 生物医学工程 医学成像 B超 核磁共振 模式识别 可变模型
分 类 号:R318[医药卫生—生物医学工程] TP319.41[医药卫生—基础医学]
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