| 基于医学影像计算机辅助诊断的分割方法 |
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| 引用本文： | 包尚联,谢耀钦,周晓东,陈国跃. 基于医学影像计算机辅助诊断的分割方法[J]. 中国医学物理学杂志, 2003, 20(2): 83-86 |
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| 作者姓名： | 包尚联 谢耀钦 周晓东 陈国跃 |
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| 作者单位： | 1. 北京市医学物理和工程重点实验室、北京大学重离子物理研究所,肿瘤物理诊疗技术研究中心,北京,100871
2. 日本秋田县立大学,电子与信息系统系,秋田本庄市,日本,015-0055 |
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| 基金项目： | 北京市重点自然科学基金项目(编号3011002) |
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| 摘 要： | 本文在综合介绍目前基于医学影像的计算机辅助诊断(MICAD)研究工作的基础上，重点分析了MICAD主要使用的图像分析和处理技术。作为例子重点介绍了MICAD对图像分割的要求，介绍了目前我们正在开展的最小近邻算法(KNN)和模糊最小紧邻算法(FKNN)进行图像分割的工作，并提出了如何用相邻像素的信息，进一步提高分割的准确性的思路，为后面的计算机自动识别提供依据。而计算机自动识别是基于医学影像的计算机辅助诊断过程自动化的基础。
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| 关 键 词： | 医学影像 计算机辅助诊断 分割方法 计算机自动识别 相邻像素 MICAD 图像分割 |
| 文章编号： | 1005-202X(2003)02-0083-04 |
| 修稿时间： | 2002-09-05 |
Research on segmentation for the medical imaging based computer aided diagnosis |
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| BAO Shang-lian,XIE Yao-qin,ZHOU Xiao-dong,CHEN Guo-yue. Research on segmentation for the medical imaging based computer aided diagnosis[J]. Chinese Journal of Medical Physics, 2003, 20(2): 83-86 |
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| Authors: | BAO Shang-lian XIE Yao-qin ZHOU Xiao-dong CHEN Guo-yue |
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| Affiliation: | BAO Shang-lian1,XIE Yao-qin1,ZHOU Xiao-dong1,CHEN Guo-yue2 |
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| Abstract: | Based on the present investigation of the Medical Imaging Based Computer Aided Diagnosis (MICAD), main methods of the imaging analysis and process technologies used in MICAD are discussed in this paper. As an example, the imaging segmentation for MICAD is introduced in little more detail for the k-Nearest Neighbor (KNN) and Fuzzy k-Nearest Neighbor (FKNN) methods. The idea how to increase the segmentation accuracy was presented, and the mixture-based segmentation maybe a solution. Accurate segmentation is an important technology for the computer automatic pattern recognition, which inversely as the main fundamental role in intelligent MICAD. |
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| Keywords: | imaging segmentation MICAD mixture-based segmentation imaging processing |
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