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[2018年第三届IEEE先进信息技术、电子与自动化控制会议(IAEAC) - 中国重庆 (2018.10.12-2018.10.14)] 2018年第三届IEEE先进信息技术、电子与自动化控制会议(IAEAC) - 基于改进分水岭算法的医学图像分割

DOI：10.1109/IAEAC.2018.8577861 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 分水岭分割算法存在过分割问题。该论文提出了一种改进的分水岭算法用于医学图像分割。结合改进的灰度形态学重建与分水岭算法，提升了医学细胞和脑部CT图像的分割效果，提高了医学组织和器官图像分割的准确性，辅助医生进行疾病诊断。仿真结果表明，改进后的算法能有效抑制两种不同医学组织图像的过分割现象。
作者： Tongping Shen，Yuanmao Wang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了解决医学图像分水岭分割算法中存在的过分割问题，提出一种改进算法以提高医学细胞和脑部CT图像的分割精度，从而辅助医生进行疾病诊断。

研究成果

改进的分水岭算法有效减少了医学图像中的过分割现象，提供了更清晰的边缘特征和更高的分割精度。这一改进有助于更精确地识别医学组织和器官，从而提升临床诊断效果。未来工作可聚焦于参数优化及将该算法拓展至其他医学图像模态。

研究不足

该算法的性能可能对参数选择（如H最小值标记中的阈值H）较为敏感，这会影响分割质量。其测试主要针对特定类型的医学图像（细胞和脑部CT），可能无法推广至所有医学图像类型。模拟环境采用添加噪声的方式，可能无法完全代表现实中的所有噪声条件。未讨论计算效率及对更大数据集的可扩展性。

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