医学硕士论文答辩.ppt
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1、汇报提纲,研究背景基于Chan-Vese模型的脑肿瘤图像分割脑肿瘤的三维重构与定位肝脏肿瘤体积计算结束语,研究背景,研究对象-脑肿瘤及肝脏肿瘤图片研究目的-肿瘤疾病的发病率较高,危害性大-国内部分地区使用的肿瘤治疗手段弊端较多,研究背景,论文的体系结构,汇报提纲,研究背景基于Chan-Vese模型的脑肿瘤图像分割脑肿瘤的三维重构与定位肝脏肿瘤体积计算结束语,基于C-V模型的脑肿瘤图像分割,问题描述-如何对边界不规则的脑肿瘤图像进行准确分割采用的方法-基于Chan-Vese模型的肿瘤图像分割方法实验数据-边界不规则的肿瘤图像,基于C-V模型的脑肿瘤图像分割,Chan-Vese模型简介-由Tony
2、 Chan和Luminita Vese于2001年提出,是一种将水平集与主动轮廓模型相结合的曲线演化方法 Chan-Vese模型的主要优势-分割速度较快-初始轮廓选取灵活,基于C-V模型的脑肿瘤图像分割,分割流程图,基于C-V模型的脑肿瘤图像分割,该方法的主要创新点-使用Chan-Vese模型对肿瘤图像进行分割时结合数学形态学操作,由于形态学操作针对像素逐个进行运算,能很好的提取分割目标的轮廓,所以能有效提高分割的准确度,基于C-V模型的脑肿瘤图像分割,脑肿瘤CT图片分割对比图,实验结果,基于C-V模型的脑肿瘤图像分割,两种算法平均耗费时间的比较(单位:秒),两种算法的有效分割面积对比(单位:
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