Abstract-This paper presenterar en ny nivå set-baserad lösning för automatisk medicinsk bildsegmentering. Studien visar att nivåuppsättningsmetoder med hjälp av bildintensitet eller gradientinformation i sig inte kan generera tillfredsställande segmentering på vissa komplexa organiska strukturer, såsom lungbronchia eller knölar. Vi undersöker intensitetsfördelningen av dessa organiska strukturer och föreslår en kalibreringsmekanism för att automatiskt vikta bildintensiteten och gradientinformationen i nivåinställningsfunktionen. Den nya metoden kan tolerera skattningsfel i intensitetsfördelningen och detektera objektgränser vars lutning är låg. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden ger stabila och korrekta segmenteringsresultat på offentliga lungbildsdata.
Liu och Li REF föreslog en ny segmenteringsmetod baserad på gradient och intensitet kombinerade nivåuppsättningsmetoder som genererade stabila och exakta segmenteringsresultat för lungbronchia och knölar.
AUTOMATIC MEDICAL IMAGE SEGMENTATION USING GRADIENT AND INTENSITY COMBINED LEVEL SET METHOD
{'venue': 'Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference', 'journal': 'Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}