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
作 者:郑彩侠 张同舟 孙长江[2] 刘景鑫[2] ZHENG Caixia;ZHANG Tongzhou;SUN Changjiang;LIU Jingxin(College of Information Sciences and Technology, Northeast Normal University, Changchun Jilin 130117, China;Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun Jilin 130033, China)
机构地区:[1]东北师范大学信息科学与技术学院,吉林长春130117 [2]吉林大学中日联谊医院放射线科,吉林长春130033
出 处:《中国医疗设备》2018年第6期1-5,11,共6页China Medical Devices
基 金:国家重点研发计划(2016YFC0103500);国家自然科学基金(61702092;61672150);中国博士后科学基金(2017M621193);吉林省省校共建目(SXGJXX2017-5);吉林大学高层次科技创新团队建设项目(2017TD-27);中央高校基本科研业务费(2412017QD029)
摘 要:在当今的医学诊断中,医疗影像的辅助诊断作用变得日益重要。近年来,基于计算机视觉的医学图像自动分析与处理技术已经成为一个热点研究领域,各类医学图像的分割与识别方法层出不穷。本文从常用的图像分割算法出发,对医学图像分割领域的研究现状进行分析,并对现有的分割方法进行介绍、分类和总结,最后给出该领域的主要发展趋势。In the medical clinical works, med ical image assisted diagnosis has become increasingly important. Recently, medical image analysis and processing has become a wildly attentional research field, many auto-medical image segmentation and recognition methods have been proposed. In this paper, we fi rst introduced some existing classical segmentation algorithms, then systematically analyzed and summarized the different kind of image segmentation algorithms. Furthermore, we provided the developing trend of medical image segmentation in the end.
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