10.3969/j.issn.1673-629X.2015.11.006
基于归一化割的血吸虫卵图像分割
显微镜下识别血吸虫卵是一件费时费力的工作,常常因为检测人员疲劳、注意力不集中等原因导致血吸虫病的误检和漏检.传统的血吸虫卵识别系统,图像分割方法只是通过单一的阈值分割的方式来处理血吸虫卵图像,往往误诊率、漏检率较高,在血吸虫病的诊断中作用很小甚至有副作用,因此对图像分割算法进行改进变得很有必要.文中在此背景下进行研究,针对血吸虫卵图像的分割提出了改进的归一化割算法.采用灰度权值矩阵描述像素之间的关系,从而避免了特征系统的大量运算,同时结合了先验知识,根据图像自身的特点自动计算最优分割子图数,使得分割结果更加精确.实验结果表明,该分割算法比经典的阈值分割算法分割更加精确,并且运行速度快.
医学图像、血吸虫卵、图像分割、归一化割
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
江苏省科技支撑计划BE2013879;江苏省自然科学基金BK20131365;江苏省第九批"六大人才高峰"高层次人才项目资助方案DZXX-035
2015-12-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
27-31,37