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基于模糊连接度与深度学习的全自动甲状腺超声图像分割算法研究: 在中国甲状腺相关疾病在人群中发病率逐年上升，利用计算机辅助医生对甲状腺疾病进行筛查及诊断将大大降低医生的工作量。超声成像技术因其实时、价格较低、无创、无放射性等特点，成为诊断甲状腺疾病的主要方式。然而超声图像的固有特性如...; 付懿轩; 关键词：甲状腺疾病超声成像图像分割模糊连接度

模糊连接度在医学图像分割的应用: 医学图像的准确分割是计算机辅助诊断和感兴趣目标定量分析的关键环节。受成像机理限制，医学图像往往具有模糊、灰度不均匀、弱边界等特点，使医学图像的准确分割成为具有挑战性的问题。模糊连接度是基于模糊集理论的图像分割算法。该算法...; 刘艺炜; 关键词：医学图像分割模糊连接度脉冲耦合神经网络

基于改进模糊连接度的CT图像肝脏血管三维分割方法被引量：4: 2019年; 解决传统模糊连接度难以较好分割CT图像肝血管、需要多个种子点和较耗时等问题。改进传统模糊连接度分割算法:对最新的Jerman血管增强算法进行改进;将改进的血管增强响应引入模糊亲和度函数;使用Otsu多阈值算法代替置信连接度,进行模糊连接度算法的初始化。预处理包括自适应S型非线性灰度映射和各向同性插值采样;随后,执行改进的Jerman血管增强算法;再将其增强响应引入模糊亲和度函数,同时利用Otsu多阈值算法统计前景目标信息,对模糊连接度进行初始化;最终,结合单一种子点实现三维肝脏血管的自动分割。选用内含20例CT的公开数据集,定量评估改进的血管增强算法和模糊连接度分割算法。评价标准主要包括对比度噪声比、准确性、敏感性和特异性。该血管增强算法的平均对比度噪声比为8.43 dB,优于传统血管增强算法。该血管分割算法的准确性达98.11%,优于基于置信连接度的传统模糊连接度分割算法、区域生长算法和水平集分割算法。此外,在分割算法的耗时方面,该算法也具有明显优势。提出的三维分割方法能有效解决传统模糊连接度分割CT影像中肝血管结构的不足,可提升分割精度和效率。; 张睿吴薇薇周著黄姜涛吴水才; 关键词：肝血管三维图像分割模糊连接度

基于改进的模糊连接度的医学图像分割算法: 图像分割是医学图像处理过程中最关键的步骤之一,其效果的好坏直接决定了后续工作的质量。然而,由于医学图像本身所具有的各部分边界不明显的特点,使得分割的过程困难重重,本次论文工作在模糊连接度理论框架的基础上提出了两种改进的图...; 畅彤; 关键词：图像分割模糊连接度

基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法: 本发明公开一种基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法，主要用于解决其他同类方法由于目标跨度较大而出现过分割、分割精度低的问题。其实现步骤为：(1)对图像进行超像素分割；(2)提取超像素的空间特征和密度特征；(3)根据超...; 葛洪伟杜艳新杨金龙苏树智袁运浩

基于改进模糊连接度及多种子点的医学图像分割方法: 本发明公开了一种基于改进模糊连接度及多种子点的医学图像分割方法：1)预处理，通过图像学概念中有关黑帽和白帽的相关运算，使得待分割区域更为清晰；2)多种子点输入，允许手工选取一个或多个种子点，获取初始种子点集，利用初始种子...; 郑运平畅彤

一种基于模糊连接度的区域生长毁伤特征提取算法: 2017年; 针对传统的区域生长算法在提取军事目标毁伤时,不能较好地处理毁伤区域与背景之间的模糊性,生长结果对种子点的选取敏感等问题,提出了一种基于模糊连接度的区域生长算法。算法以模糊连接度作为生长点与种子点相似度的度量,有效地保持了像素之间的模糊性,按照模糊连接度由强至弱的顺序生长,使得生长的结果对种子点的选取不敏感;采用灰度波动控制和USAN面积相结合的方式作为生长准则,在适应目标区域灰度变化的同时得到了较好的边缘定位效果。实验结果证明了算法的有效性。; 曹继平朱亚红吴聪伟; 关键词：模糊连接度特征提取

基于改进模糊连接度算法的丘脑及其子结构分割方法: 本发明涉及基于改进模糊连接度算法的丘脑及其子结构分割方法。所述方法包括：输入原始图像；对原始图像进行预处理；对核团所在感兴趣区域自动提取，估算该区域内的均值、标准差；计算种子点周围区域各点对于种子点的模糊亲和度；进行后处...; 杨春兰王倩吴薇薇吴水才薛艳青

基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法: 本发明公开一种基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法，主要用于解决其他同类方法由于目标跨度较大而出现过分割、分割精度低的问题。其实现步骤为：(1)对图像进行超像素分割；(2)提取超像素的空间特征和密度特征；(3)根据超...; 葛洪伟杜艳新杨金龙苏树智袁运浩

结合区域生长与模糊连接度的肺气管树分割被引量：3: 2016年; 针对CT图像中因噪声、密度分布不均匀和边界模糊等因素造成肺气管树难以准确分割的问题,提出了一种区域生长与模糊连接度相结合的肺气管树分割流程。通过阈值化及形态学闭操作提取出肺实质以定义感兴趣区域;采用改进迟滞阈值区域生长法预分割出较粗气管并结合局部体积突变指标抑制侧向泄漏;将预分割的结果进行骨架化及修剪来进一步提取出分支点,并以此作为后续分割的新种子点;根据CT图像的灰度均匀性与气管的管状结构特征来构造亲和力函数以计算种子点与其他体素的模糊连接度,并选取合适的阈值对模糊连接度进行阈值分割以提取出完整气管树。实验采用了20例来自EXACT’09竞赛提供的公开数据,分别从分支点、分支数量和分支数比率等方面进行了量化评估。该方法能在较低泄漏情况下成功检测出参考标准中一半以上的分支,平均分支数比率达到59.7%。实验结果表明,该方法可对肺气管树进行较精确的分割。; 彭双肖昌炎; 关键词：模糊连接度 CT图像

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