【摘 要】
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提出了一种新的基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤水平集分割方法.它能提供一客观的、可重复的脑肿瘤分割,且分割结果和专家人工分割结果很接近.它可以用来探测边界不一定由梯度
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提出了一种新的基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤水平集分割方法.它能提供一客观的、可重复的脑肿瘤分割,且分割结果和专家人工分割结果很接近.它可以用来探测边界不一定由梯度来定义的对象,也能自动探测内部轮廓.通过对来自2个病人的共42个(含有或不含水肿)脑肿瘤MRI切片进行分割来评价该算法的效率,结果取得了令人满意的效果.用匹配的百分比(PM)和一致率(CR)来定量评价分割的质量,结果肿瘤分割的PM和CR分别为93.20%和0.92,水肿分割的PM和CR分别为97.33%和0.76,满足临床的需要.
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