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摘要
医学图像分割一直是一个难点且富有挑战性的课题,是临床的诊断和治疗的基础。目前比较主流的分割方法都有一定的局限性,又因为医学图像自身的多样性和复杂性,采用单一的传统的分割方法对医学图像进行分割,往往难以得到很好的分割结果。本文定位于水平集方法对医学图像分割,首先分析了活动轮廓模型分割方法,和传统水平集分割方法的基本理论,指出了各自的优点和不足之处,提出一种结合Snake模型和水平集方法的图像分割方法,最后通过实验结果分析,该方法对医学图像的分割结果更加准确,迭代次数更少,分割速度更快。
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单位福建农林大学金山学院
