基于K-means聚类算法的肝脏肿瘤分割
肝癌一种常见的恶性疾病,对人的危害性极大.该文以腹部CT为处理对象,使用了一种基于K-means聚类算法的图像分割方法对腹部CT中的肝脏肿瘤进行分割,并将此方法的分割结果与传统的区域生长算法的分割结果进行了对比,实验结果表明该文采用的分割方法具有更高的分割精度,分割结果更接近金标准分割.结论:随着新的图像处理理论与工具不断提出和改进,越来越多的图像处理方法可以应用到医学图像中,医务工作者可以根据临床需要的不同,选择合适的图像处理算法.
腹部CT、区域生长、肿瘤、K-means
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
内蒙古自治区自然科学基金2019BS06004
2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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