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:顾楚华 张玲 祝铭山 徐佳佳 郭秀丽 GU Chuhua;ZHANG Ling;ZHU Mingshan;XU Jiajia;GUO Xiuli(Hunan University of Medicine,Huaihua 418000,China)
机构地区:[1]湖南医药学院,湖南怀化418000
出 处:《现代信息科技》2023年第9期169-172,共4页Modern Information Technology
基 金:湖南省大学生创新创业训练计划项目(S202112214012,S2022122140029);怀化市科技计划项目(2020R3106);湖南医药学院教改项目(2021JG30)。
摘 要:提出了一种改进的模糊C均值聚类(FCM)图像分割方法,以实现对乳腺癌肿块进行快速和准确地分割。选取一例经病理确诊的乳腺癌患者的两个不同体位X线摄影图像,分别采用传统FCM算法、改进分水岭算法和该文改进的FCM图像分割算法进行了肿块分割研究。结果表明,文中提出的算法可以准确实现肿块的分割和轮廓标记,比其他两种算法具有更好的分割效果。In this paper,an improved fuzzy C-means clustering(FCM)image segmentation method is proposed to achieve rapid and accurate segmentation of breast tumor.Two different body position X-ray images of a breast cancer patient diagnosed by pathology are selected,and the traditional FCM algorithm,the improved watershed algorithm and the improved FCM image segmentation algorithm proposed in this paper are used to segment the tumor.The results show that the algorithm proposed in this paper can accurately segment and label tumors,and has better segmentation effect than the other two algorithms.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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