Abstract-Automated tung image segmentation, i kinesisk medicin, är svårt på grund av två speciella faktorer: 1) det finns många patologiska detaljer på ytan av tungan, som har ett stort inflytande på kantutdragning; 2) formerna av tungkroppar fångas från olika personer (med olika sjukdomar) är helt olika, så de är omöjliga att beskriva korrekt med hjälp av en fördefinierad deformerbar mall. För att ta itu med dessa problem föreslår vi i detta dokument en ursprunglig teknik som bygger på en kombination av en bielliptisk deformerbar mall (BEDT) och en aktiv konturmodell, nämligen den bielliptiska deformerbara konturen (BEDC). BEDT fångar grov form funktioner genom att använda den brantaste anständiga metoden på sin energifunktion i parametern utrymme. BEDC härleds från BEDT genom att ersätta mallkrafter för klassiska interna krafter, och kan deformeras för att passa lokala detaljer. Vår algoritm har helautomatisk tolkning av tunga bilder och en konsekvent kombination av globala och lokala kontroller via mallen kraft. Vi tillämpar BEDC på en stor uppsättning kliniska tungbilder och presenterar experimentella resultat.
I REF initieras den föränderliga konturen med den bielliptiska deformerbara mallen.
The bi-elliptical deformable contour and its application to automated tongue segmentation in Chinese medicine
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}