一种改进的Snake模型与MRI图像分割
一种基于改进的Snake模型的指纹分割算法

摘
要: 通过对 S ae模型和指纹 图像约束信 息和 目标形状等先验知识 的分析 , 出了一种基 于改进 的 S ae 型的指纹分割算 nk 提 nk 模
法。实验结果表明, 基于改进的 S ae模型的分割 算法较传 统的指 纹分割 有着更 高的准确率 , nk 具有一定的应 用价值。
关键词 : 纹; 指 图像 分割 ;n k 模 型 ; Sa e 贪婪算法
a d Ap l ai n , 0 8 4 ( ) 2 9 2 0 n pi t s 2 0 ,4 1 : 0 — 1 . c o
Ab ta t B s d o h n l ss o h s a e s r c : a e n te a ay i f t e n k mo e n h p o n wld e o n ep n ma e , e mp o e s a e d l a d t e r r k o e g f f g r r t i g s t i r v d n k mo e i i i i h dl s u d t mp e n n e rn e me tt nT e e p rme t l r s l h w h t t e f g r rn e me t t n ag r h b s d o h e s o i l me t f g r i t s g n ai .h x e i p o i n a e u t s o t a h n e i t s g n ai lo t m a e n t e s i p o i
E m ifm s 6. r — al g q @1 3 o :j cn
F o ja , I i ln .igr r t sg nain meh d b sd n mpo e n k d 1 mp t n ier g AN Gu -u n Y N Y -o gFn ep i eme tt to ae o i rv d s a e mo eCo ue E gnei n o . r n
几种snake模型在图像分割应用中的对比分析

= V詈 0 + ・= 妒
cz 。 十
定 义 梯 度 矢 量 流 场 的 矢 量 V x) =【(,) y】 (。) uxy, , v ) ,其 中 “ y 和 V ) y )是 V(,)的两个分 量 。将 V x) 替 代式 (.0 xy (,) , 3 1 )中 的外部 能量 函数
信 息
科 掌
V A
一§ 一 l
几种s a e 型 在 图 像 分 割 应用 中 的对 比 分析 n k模
何庆人 1 何纪锋2
(. 1 中南大学 信息物理工程学院生物 医学 工程 系 湖南 长沙
.
湖南 长沙 4 0 8 ) 1 0 3
4 0 8 :2 中南大 学 信息科学与工程 学院计算机技术系 10 3 .
GF sae 型 。 、 n 模 『 k
水平集 sa e n 模型 的轮廓 曲线 收敛 实验过 程和 最终 结果 如图3 1 示 : k -所 ( 下转 第9 页 ) l
鼹一
信 患 科 学
模 拟环 境 参数 :移动 节 点 为5 个 ,最 大 移动 速 度2 m s 0 0 / ,场 景模 拟 时
,
终 收敛结 果 b 图12 初始轮廓曲线与 目标边界相交时,气球力sae — n k模型的轮廓 曲 线收 敛过 程与 结果 2GV F蛐 - ・ k ■曩
2 IG : . W 模型 原理
为使 水平 集函数 巾在 演化 过程 中,其 零水 平集 所对应 的平 面 闭合 曲线
一
缺 陷,Ch n oe 从另 一个 角度 提 出了解 决办法 [] 2。在 他 的方法 中 ,取
基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法

ASPP)模块,用于提取不同尺度信息,增大感受野,
提取 更 多 细 节 信 息。其 中,Swin Transformer Block
可以提取图像特征,Patch Merging 操作的主要作用
是下采样,可以将特征图的长宽变为原来的一半,同
时通道数增加为原来的 2 倍。解码器部分包括了多
个残差 模块 ( Swin Transformer
和 异 物 同 谱 现 象 明 显 [2],给 遥 感 图 像 分 割 带 来 了 很大挑战。
近年来,越来越多的学者针对如何提高遥感图 像 分 割 精 度 的 问 题 展 开 了 研 究 [3]。 阈 值 分 割 算 法 通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离,算 法难度小、实现简单,能够实现图像的快速分割[4], 但对噪声比较敏感[5],不适用于复杂场景下的遥感
1 基于改进 SwinUnet 的遥感图像分割网络
1. 1 网络结构
本文在 SwinUnet 的基础上加以改进来实现遥
感图像分割,改进 SwinUnet 网络结构如图 1 所示。
改进后的 SwinUnet 网络包括编码器、解码器和跳
跃连接 3 个部分。在编码器部分,输入图像先通过
图像分块处理(Patch Partition)操作,将输入图像划
基于改进 SwinUnet 的遥感图像分割方法
张 越,王 逊
(江苏科技大学 计算机学院,江苏 镇江 ) 212100
摘 要:针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题,提出了一种基于改进 SwinUnet 的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化 (Atrous
ResSwin Transformer
一种基于蚁群算法的Snake模型与MRI分割

Ab ta t sr c
S a e mo e a e n w d l p l d i ma e sg nain, ihte vru so atc n eg n e a d hg c u a yatiig n k d lh sb e ieya pi n i g e me tt e o w t h i e ffs o v re c n ih a c rc t nn t a
( eat etfMahr i , afn n esyo f r tnSi c n eh ooy N n n in s J , hn Dp r n temtsN n g U i r t fI omai c nea dTcnlg , af gJ gu2 ∞ m o r c i v i n o e i a Ci a)
i i ae S a e T e a c n r ea n ry i d e n k d l n e o vn r c s O a o mo e it h o c v e in . i al , A p n t t n k . h n。 e t p tle e g sa d d t S a e mo e i v l i gp o e sS st v n ot e c n a e rg o s F n l AC o - i i o y t z st e r s l a d ma e i c n e g o t e w oe o t m. h x e i n e u t d mo sr t t a hs ag rtm a e me t i e h e u t n k t o v r e t h h l p i mi mu T e e p rme tr s l e n tae h tt i lo h c n s g n s i MR g s i e ma efc iey f t l. e v Ke wo d y rs S a e mo e An oo y a g r h n k d l t l n lo i m MRIs g n a in c t e me tt o
基于snake模型的IVUS图像序列三维分割方法

工 程 图 学 学 报
J URNAL OF ENGI o NEERI NG GRAP CS HI
2 1 0 1
N0 6 .
第 6期
基 于 s a e模 型 的 I nk VUS图 像 序 列 三 维 分 割 方 法
孙 正 , 杨 宇
( 华北 电力大 学电子与通信 工程 系,河北 保定 0 10 7 0 3)
s g n ai n a pr a he .The pr po e t d i xp rme t l v la e i a ge d t s t f e me tto p o c s o s d meho S e e i n a l e au td n Ir aa es o y I VUS i a e ci i al d rv d fo h m a o o a y a tre .Re ul d mo s ae t t I m g s ln c l y e e r m u n c r n r re is i s t e n t t ha VUS s r i g sc n b ut ma ial . uik y a d r la y s gme t dwiht mOd ma e a ea o tc ly q c l n eibl e n e t heme . Ke wor :c mpu e pp i ai ;i a e m e t to y ds o tr a lc ton m ge s g n a i n;pa al lpr e sn r l oc s i g;ita a c a e n r v s ulr
Ab ta t A D p rl l to rp sdfrsg nigi rv sua lao n I US s c: 3 a l h di po oe o eme t t ac l ut su d( r a e me S n na r r V )
一种基于遗传算法的FFT Snake模型图像分割方法

Ab ta t Th s p p r p e e t e FFT S a e mo e b mp o ig t e e e g ft e S a e M o e ,a d s l e h s r c : i a e r s n s a n w n k d l y i rvn h n r y o h n k d l n ov st e p o lm fS a eM o e ih h sa b d a t n ie a i t n e d O o e fo fo t e we k e g s wh n a p id t o — r be o n k d l wh c a a n i o s b l y a d tn st v rl w r m h a d e e p l o c n - i e t u r c i g o r ta k n 。Th n i c n i e st e s l t n o h T n k o e s a s a c i g s a e a d a o d o a n ma b k e t o sd r h o u i ft eFF S a eM d la e r hn p c n v is l c lmi i y ma — o
陈 勤, 刘 茵, 王 涛
C EN Q n L U Y n WA G T o H i, I i, N a
( 杭州电子科技 大学计算机学院 , 浙江 杭州 3 0 1 ) 1 0 8
(col f o ue i c , n zo ini i ri , a gh u3 0 1 , hn ) Sho o mp t S e eHagh uD az Unv s y H n zo 10 8 C ia C rc n e t
基于GVF Snake模型的舌像分割研究
基于GVF Snake模型的舌像分割研究高清河;刚晶;王和禹;刘海英【摘要】为了将舌体区域正确地从采集的舌像中分割出来,与传统的Snake模型相比较,本文运用一种优化的GVF Snake模型的方法来实现对舌图像的分割.首先对所选的舌像进行中值滤波,经过二值化处理后,得到舌体的初始化轮廓线,然后采用改进的GVF Snake模型对初始化轮廓线进行边缘修正,最后得到的舌体图像更加清晰、连贯,提高了图像的可视性和准确性.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)006【总页数】2页(P131-132)【关键词】Snake模型;GVFSnake模型;中值滤波;图像分割【作者】高清河;刚晶;王和禹;刘海英【作者单位】辽宁中医药大学信息工程学院,辽宁沈阳 110847;辽宁中医药大学信息工程学院,辽宁沈阳 110847;辽宁中医药大学信息工程学院,辽宁沈阳 110847;辽宁中医药大学信息工程学院,辽宁沈阳 110847【正文语种】中文【中图分类】R318;TP3910 引言中医舌诊在现代医学的诊断和治疗中起到了越来越大的作用 [1-3],随着现代计算机科学以及医学影像学的进步,传统的中医舌诊正朝着科学性和标准化方向发展[4]。
目前,常用的舌像分割方法主要包括基于阈值的分割方法和基于边缘检测的分割法 [5-8]。
然而,Snakes模型方法在中医舌像分割应用上,显示出了良好的性能,但应用Snakes模型得到分割的结果对初始化的依赖程度较大。
因此,本文着重对传统的Snake模型方法进行了改进性研究。
1 Snake模型基本原理式中,vi=(xi,yi),i=0,1,…,n-1 为采样点,n 为采样点的个数。
为使得初始轮廓曲线收敛到目标轮廓,Snake模型是通过能量函数最小化的方法实现的;其中,Eext(vi)为外部能量,表示为式中,Eimage(vi)为图像能量,决定了初始轮廓曲线向目1987年M.Kass[9]等人提出了 Snake模型,该模型有机整合了分割区域的边缘和约束条件。
Snake模型在图像分割中的应用研究
石 河子 大学理 学 院数 学 系 马 铃 王翠 花 魏 玉 姚 小顺
[ 摘 要] S n a k e 模型是一种重要的基 于边缘 的图像 分割算法。本文总结 了三种 经典的s n a k e 模 型的优 缺点 , 重点分析 了G V F S n a k e 模 型及其改进模 型 GG VF S n a k e 模 型力场 的特 点 , 并在针对 单个宽型深度 凹陷物体 、 瓶 型物体或 多次 内凹物体 的分段轮 廓检测 算法的 基 础上 , 提 出 了基 于 GG VF S n a k e 模 型的 多个凸形物体或 窄型深度 凹陷物 体的分段轮廓 检测算 法。实验结果表 明 , 该算法 可以正 确 检 测出多个凸形物体或窄型深度凹 陷物体的 完整轮廓 。 [ 关键词 ] 图像分割 S n a k e 模型 GGV F
3 . G V F S n a k e 模 型的改进模型— —G G V F S n a k e 模 型 由于 G V F S n a k e 模 型无法 提取窄 型深度 凹陷物体 完整 的轮廓 , X u 等又提 出广义梯度矢量 流( G G V F ) 模型 :
即
( 2 . 6 )
2 . 1 传统 S n a k e 模型”
设一 条参 数 曲线 C ( s , £ ) =[ ( , ) , ( 5 , £ ) ] r , 其 中参量 C o , 1 ] 表示 曲
线的弧长 。 设待分 割图像 为 I ( x y ) , 图像在平 面 Q上演化 , 能量 函数 定义为 :
2 . 三 种 经 典 的 Sn ) + 1 l 。 I — v f l 。 蚴
( 2 . 5 )
图像分割之Snake模型PPT课件
研究总
这些点首尾以景直线相连构成轮廓案线,其中x(s)和果y(s)分别表示每个结控
制点在图像中的坐标位置。
s 是以傅立叶变换形式描述边界的自变量。
7
• Snake Model (蛇模型)
在Snakes的控制点上定义能量函数(反映能量与轮廓之间的关系):
研究方
研究成
研究总
其中第1项称为弹性能量是v的案一阶导数的模,第果2项称为弯曲能量结,
3
• Basics (基础知识)
简单曲线在曲率力的驱动下演化所具有的一种非 常特殊的数学性质是:
一切简单曲线研,究无背论被扭曲得多研么究严方重,只要还 研究成 是一种简单曲线景,那么在曲率力的案推动下最终将 果
退化成一个圆,然后消逝(可以想象下,圆的所 有点的曲率力都向着圆心,所以它将慢慢缩小, 以致最后消逝)。
以最小化能量目标函数为目标,控制参数曲线变形,具有最小能量的闭
合曲线就是目标轮廓。
2
• Basics (基础知识)
曲线演化理论: 曲线可以简单地分为以下几种
研究背 景
研究方 案
研究成 果
研究总 结
曲线存在曲率。 在法向曲率力(曲线的二次导数)的推动下,曲线的运动方向有不同。 图中蓝色箭头处的曲率为负,而绿色箭头处的曲率为正。
局部特研征究吻合背的情况。研究方
研究成
研究总
景
案
果
结
内部能量仅仅跟snake的形状有关,而跟图像数据无关。
外部能量仅仅跟图像数据有关。
在某一点的α和β的值决定曲线可以在这一点伸展和弯曲的程度。
9
结束语
当你尽了自己的最大努力时,失败也是伟大的, 所以不要放弃,坚持就是正确的。
改进的B-Snake模型肝脏CT图像分割算法
改进的B-Snake模型肝脏CT图像分割算法王杰雄;陈国栋;陈怡【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)009【摘要】肝脏模型的个性化是肝脏虚拟手术系统中的一个关键技术,而肝脏模型的个性化又是以肝脏CT图像的三维分割为前提的。
针对B-Snake模型的特点,提出一种结合区域填充的改进B-Snake模型图像分割算法。
将相邻的上一张切片的分割结果映射到当前切片上,根据一定的规则进行区域填充,并将填充后的结果与前一张切片的分割结果按一定的算法进行比较,进一步优化。
得到的初始轮廓很接近肝脏的真实边界,而且大部分曲线已在边界上,将其作为改进的B-Snake模型算法的初始轮廓,只需对其进行部分控制点的优化调整,就可得到准确的分割结果。
以此类推,直到处理完所有切片图。
实验表明,该算法能有效提高分割的准确度,获得较满意的分割结果。
%The personalization of liver models, which is premised on the 3d segmentation of liver CT images, is a key technology in the virtual surgery of liver. Considering the features of B-Snake model, this paper presents an improved B-Snake segmentation algorithm combined with Region Filling. The contour of the adjacent and processed section is mapped on the current section. Based on the contour, it gets a connected region according to Region Filling algorithm and compares the region with the liver region of the adjacent and processed section according to certain algorithm in order to obtain a more accurate contour. The resulting contour is close to the liver boundary, and large amount ofthe control points are on the right boundary. Then, the contour is served as the initial contour of the improved B-Snake algorithm for further processing, resulting in the final segmentation result after the evolution of part of the initial contour. The algorithm will not end untill all sections are processed. Experimental results show that the algorithm can obtain segmentaion result of liver CT images efficiently and accurately.【总页数】6页(P152-157)【作者】王杰雄;陈国栋;陈怡【作者单位】福州大学物理与信息工程学院,福州 350002;福州大学物理与信息工程学院,福州 350002;福州大学物理与信息工程学院,福州 350002【正文语种】中文【中图分类】TP317.4【相关文献】1.基于改进的Snake模型分割肝脏的CT图像 [J], 李玲;殷海2.CT图像中肝脏自动分割算法研究 [J], 张辉;闫谦时3.基于改进CV模型的腹部CT图像肝脏肿瘤分割 [J], 赵彦南;曾业战4.一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法 [J], 史延新5.肝脏肿瘤CT图像的分割算法分析 [J], 肖海慧;廖定安因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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%
引言
核磁共振成像( 技术已经成为诊断心肌疾病的重要 &’()
为了解决凹陷区域的收敛问题, 文 )@* 提 出 了 梯 度 向 量 流 ( 来代替模型中的图像力。在迭代 A65:+1,2 B172.6 C;.D, ABC) 计算 <,5=1 前, 通过求解偏微分方程组以获得 ABC。为了提高 求解最优曲线的速度, 文 )E* 提 出 了 基 于 贪 婪 算 法 ( A611:3 F;G 的快速 <,5=1 模型, 其时间复杂度为 ! ( , 其中 " 为 "#) 0.6+2-/) 曲线上控制点的个数, # 为单次迭代过程中控制点在邻域中移 动的大小。 但该模型仍然要求初始轮廓线必须给定在图像的特 征附近, 且难以处理 ’>( 中的凹陷区域。 该文结合梯度向量流和快速 <,5=1 模型的优点,对 <,5=1 模型进行了改进, 并用于左心室 &’( 图像的分割: 在优化的目 标函数中增加了局部面积能量项, 从而避免了模型对初始轮廓 线位置和形状的限制, 使算法能在更大的范围内捕获图像的边 界; 用块像素变差( 图像预处理技术 )J*增强弱边界, 再利用 HIB) 较好 HIB 图像的梯度计算梯度向量流以代替模型中的图像力; 地解决了 &’( 图像中凹陷区域以及弱边界区域的分割问题。 该 文 第 ! 节 提 出 改 进 的 快 速 <,5=1 模 型 并 分 析 贪 婪 优 化 算法; 第 # 节给出合成图像和 &’( 图像的实验结果 ; 最后对采 用的方法进行讨论。
H3 614;57+,0 2-1 065:+1,2 S+1;: D+2- ABC, 2-1 /.:1; 75, X10/1,2 2-1 D15= 1:01X 5,: 7.,7581 610+.,X 1SS172+81;3$Q-1 7./4;1\+23 .S 2-1 .42+/+]52+., /.:1; +X X2+;; !( "#) $Q-1 1\416+/1,2 61X9;2X :1/.,X26521 2-52 2-+X 5;0.6+2-/ 75, X10/1,2 ;1S2 81,26+7;1 &’( +/501X 1SS172+81;3$ F%GH-,/D: ^.75; 5615 1,1603 , H;.7= 4+\1; 856+52+.,, A65:+1,2 B172.6 C;.D, &’( X10/1,252+.,
A/ : 内发现图像的边界 .@,
!$!
%&’() 模型的进一步简化
为了加快求解最优能量曲线的速度, 文 .P/提出了贪婪优化
算法以优化目标函数, 主要思想如下: 考虑曲线上的任意一点 在 它 的 邻 域 中 寻 找 使 &"’()* 取 极 小 值 的 点 B>:&, 并 将 B+ 移 动 B+, 依次处理 B*, , , 当曲线上所有的点都被优化过以 到 B>:& 处。 B! $$$ 后, %&’() 就运动到了新的位置。 它的可行 贪婪算法使用了逐点优化的 方 法 , 优 化 B+ 点 时 , 解域是 B+ 的给定大小的邻域如 #Q# 、 PQP 等,其 它 的 点 固 定 不 动, 所以没有必要每次探索可行解点的时候都重新计算一遍优 化的目标函数值 &"’()* ,只要 计 算 &"’()* 中 与 该 点 相 关 的 变 化 的 项, 这样就可以进一步简化目标函数, 现使用该算法优化改进 后的 %&’() 模型。 当 B+ 在可行解域中移动的时候, 即 &*8(",+0 有 两 项 发 生 变 化 ,
& !(
"
*
+’,
( ) ) ) ) !( ") 1&+-(.* ( !( ") /&01’ ( !( ") 2"
( *)
其中 &+’, 为内部能量项, &+-(.* 为 图 像 能 量 项 , &01’ 为 约 束 能 量项。 ) &+’, ( !( ") 0
") 2! " ( ") 4 1"( ") 2! "" ( ") 4 5 3! ( !
’ !
图*
图像边界的增强
梯度向量流场( 与梯度场相比, 能够扩大图像力场的 7IL) 作用范围, 对噪声也有更强的鲁棒性, 还能够更好地引导变形 曲线进入图像中的凹陷区域。 , 其分量通过极 7IL 场为矢量场 ! 3( 6, 7) 0.= ( 6, 7) D( 6, 7) /, 小化如下泛函得到:
!
!
式中的一阶和二阶导数项称为弹性能量和刚性能量, 、 !( ") 为 %&’() 的弹性和刚度系数, 内部能量 项 保 证 了 %&’() 在 "( ") 变形过程中的连续和平滑。 图像能量项 &+-(.* 产生 外 部 的 推 力 , 推 动 %&’() 向 图 像 的 边界运动, 一般取: ) &+-(.* 06#( ") 2" ( 3 $ 45( 6, 7) 4 器的卷积, 为权重系数。 #( ") 通常用于模型与 用 户 约束能量项 &01’ 产生外部的约束力, 的交互。 分割图像时, 对泛函模型极小化得到 +,- 的边界。除了使 还可以用优化方法来处理: 在 用差分方法 .#/解 ;8<)= 方程之外, 初始轮廓线 ! ( 上取 ’ 个 数 据 点 ! +( , ) , ") ") #( 6( +) 7( +) +0* , !, $$$ 离散模型中的每一个能量项, 再以 ’ 个点的坐标作为优化变 ’。 量, 优化目标函数 &"’()* :
)#*
收敛到凹陷的区域。
基金项目: 香港特区政府研究资助局项目( 编号: TWYZ _ @%P" _ "%? , TWYZ% _ ""T ) 作者简介: 周则明, 博士研究生, 主要研究方向为医学图像的识别、 分析、 理解和三维运动的重建。尤建洁, 博士研究生, 主要 从 事 图 像 的 识 别 、 分 析、 理解等方面的研究。王平安, 教授, 研究领域包括虚拟现实在医学上的应用, 交互式科学计算可视化, 三维医学图像, 三维用户界面 以及计算机图形学等。夏德深, 教授, 博士生导师, 主要研究方向为图像处理, 卫星遥感, 模式识别。
表示图像与特征密度为 $ 的 7’899:’& 平滑滤波 3 $ 45( 6, 7)
%0
= 1= 1D 1D ) 1 "E !!&(
! 6 ! 7 ! 6 ! 7
!
! 3 6"E
!
2627
( 为像素的坐标; 处的梯度, 6, 7) "E 为 ( 6, 7) & 为调节因 子。其流场满足下面的 ;8<)= 方程组: ( &" =<( =<E6 ) E 6 1E 7 ) 0" ( &" D<( D<E7 ) E 6 1E 7 ) 0" 一般将该方程组中的每一个方程看成发散方程( 2:MM89) 进 行 处 理 以 得 到 稳 定 解 ! 3( , 具体的求解过程见 )N8’J:E& ) 6, 7) 文 .O/。以增强了边缘的 DGI 图像的梯度为参数计算梯度向量 图像能量项由下式决定: 流场, 求出 7IL 后,
&’( 分割
中图分类号 QI#K%
文章编号 %""!LP##%L( !""# ) !#L""#EL"#
文献标识码 F
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89-: 8%*5"7; <-: =5#">5%; ?#"7 @5"7#"A B5# C%D9%"; ( R14562/1,2 .S T./49216 , U5,V+,0 W,+816X+23 .S <7+1,71 5,: Q17-,.;.03 , U5,V+,0 !%""K@) ! ( R14562/1,2 .S T./49216 <7+1,71 5,: ?,0+,116+,0 , TWYZ, Y.,0=.,0 )
计算机工程与应用
!""#$!#
#E
! 改进的 %&’() 模型 !$* %&’() 模型的改进
%&’() 模型在 +,- 的边界附近定义了一条样条曲线: !( ")
, ) , 它的能量由下面的泛函定义: #( $( ") %( ") " !." , */, ) &"’()* ( !( ") 0
遍历整个图像, 得到增强了边缘的 DGI 图像, 图 *( 为左 ’) 心室的 B+- 图像, 心室内部区域的灰度一致性较差 , 心内肌边 为其 DGI 图像, 其质量得到了较好的改善。 界也不清晰, 图 *( K)
)ED3,#63: F, +,+2+5; 7.,2.96 /9X2 [1 X12 ,156 2-1 S152961 .S 2-1 +/501 D-1, 9X+,0 2-1 4565/126+7 572+81 7.,2.96 /.:1;